Utilization and Impact of a Radiation Nursing Clinic to Address Acute Care Needs for Patients with Gynecologic Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The risk factors for acute care utilization in gynecologic oncology patients are poorly understood. This study aimed to evaluate risk factors for the utilization of our centre’s acute care radiation nursing clinic (RNC) by gynecologic oncology patients receiving radiotherapy (RT). Methods: This was a retrospective cohort study of gynecological cancer patients treated with RT at an academic cancer centre between 1 August 2021 and 31 January 2022. Data on socio-demographics, clinical and treatment characteristics, and RNC visits were collected and summarized by descriptive statistics. The Wilcoxon rank sum test and chi-squared test/Fisher’s exact test were used for comparisons of continuous and categorical variables, respectively. Results: RT was delivered to 180 patients, of whom 42 (23%) received concurrent chemoradiation (CCR). Compared to those receiving RT alone, patients receiving CCR had higher rates of RNC utilization (55% vs. 19%, p < 0.001). Within the CCR cohort, patients who presented to the RNC were more likely to be unpartnered (43% vs. 11%, p = 0.04), receive a referral to Psychosocial Oncology (39% vs. 5.3%, p = 0.01), and experience treatment interruptions (52% vs. 16%, p = 0.02). There were no associations between RNC visits and age, disease site, or distance from the cancer centre. Conclusions: The receipt of CCR and specific psychosocial risk factors were associated with increased RNC utilization. Targeted strategies and early intervention to better meet the supportive care and psychosocial needs of this vulnerable population are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».