Applying Implementation Science to Identify Primary Care Providers’ Enablers and Barriers to Using Survivorship Care Plans
Notice bibliographique
Résumé
Primary care providers (PCPs) have been given the responsibility of managing the follow-up care of low-risk cancer survivors after they are discharged from the oncology center. Survivorship Care Plans (SCPs) were developed to facilitate this transition, but research indicates inconsistencies in how they are implemented. A detailed examination of enablers and barriers that influence their use by PCPs is needed to understand how to improve SCPs and ultimately facilitate cancer survivors' transition to primary care. An interview guide was developed based on the second version of the Theoretical Domains Framework (TDF-2). PCPs participated in semi-structured interviews. Qualitative content analysis was used to develop a codebook to code text into each of the 14 TDF-2 domains. Thematic analysis was also used to generate themes and subthemes. Thirteen PCPs completed the interview and identified the following barriers to SCP use: unfamiliarity with the side effects of cancer treatment (Knowledge), lack of clarity on the roles of different healthcare professionals (Social Professional Role and Identity), follow-up tasks being outside of scope of practice (Social Professional Role and Identity), increased workload, lack of options for psychosocial support for survivors, managing different electronic medical records systems, logistical issues with liaising with oncology (Environmental Context and Resources), and patient factors (Social Influences). PCPs value the information provided in SCPs and found the follow-up guidance provided to be most helpful. However, SCP use could be improved through streamlining methods of communication and collaboration between oncology centres and community-based primary care settings.
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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 | 0,107 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».