Patterns of Survivorship Follow-Up Care Among Patients With Breast Cancer: A Retrospective Population-Based Cohort Study in Ontario, Canada, Between 2006 and 2016
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many cancer survivors have ongoing follow-up with their oncologist(s), despite evidence that this care can be competently managed by primary care and transitioning well survivors could relieve growing pressure on cancer care systems. We analyzed population-based administrative data from Ontario, Canada, to examine rates of transition to primary care-led follow-up care during the survivorship phase, including clinical and demographic predictors associated with being transitioned. METHODS: We conducted a retrospective cohort study to describe the patterns of survivorship follow-up care among all patients with breast cancer in Ontario from 2006 to 2016. Data were derived from the Ontario Cancer Registry and other linked data sets. We defined the survivorship phase of care beginning at 2 years after initial diagnosis. Logistic regression was used to explore factors potentially prognostic of no oncology visits in each of the years after survivorship. RESULTS: Our survivorship cohort was composed of 71,719 patients with breast cancer, 42% of whom were considered to have transitioned from oncology to primary care 2 years after diagnosis. Although the number of patients having oncology visits diminished over time, a quarter of the cohort continued being seen in year 5 of survivorship. Regression analysis found older age, early cancer stage, living farther from a cancer center, not receiving radiation or chemotherapy, and high well-being to be associated with transitioning to primary care. CONCLUSION: Our findings contribute to the development of low-risk profiles among survivors to inform optimal transition from oncology to primary care. Further research examining qualitative perspectives from oncologists, cancer survivors, and primary care is also required to illuminate other sentinel factors to be considered when transitioning during follow-up.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».