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Enregistrement W4401671769 · doi:10.1002/cncr.35522

Continuity and coordination of care for childhood cancer survivors with multiple chronic conditions: Results from the Childhood Cancer Survivor Study

2024· article· en· W4401671769 sur OpenAlexaff
Claire Snyder, Katherine Clegg Smith, Wendy M. Leisenring, Kayla Stratton, Cynthia M. Boyd, Youngjee Choi, Lorraine T. Dean, Melissa M. Hudson, Eric J. Chow, Kevin C. Oeffinger, Elyse R. Park, Aaron McDonald, Gregory T. Armstrong, Paul C. Nathan

Notice bibliographique

RevueCancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on AgingSidney Kimmel Comprehensive Cancer CenterGenentechAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesPfizerJohns Hopkins UniversitySt. Jude Children's Research HospitalShionogiAbbott Laboratories
Mots-clésMedicineChildhood cancerContinuity of careCancerCancer survivorPediatricsInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Continuity and coordination-of-care for childhood cancer survivors with multiple chronic conditions are understudied but critical for appropriate follow-up care. METHODS: From April through June 2022, 800 Childhood Cancer Survivor Study participants with two or more chronic conditions (one or more severe/life-threatening/disabling) were emailed the "Patient Perceived Continuity-of-Care from Multiple Clinicians" survey. The survey asked about survivors' main (takes care of most health care) and coordinating (ensures follow-up) provider, produced three care-coordination summary scores (main provider, across multiple providers, patient-provider partnership), and included six discontinuity indicators (e.g., having to organize own care). Discontinuity (yes/no) was defined as poor care on one or more discontinuity item. Chi-square tests assessed associations between discontinuity and sociodemographics. Modified Poisson regression models estimated prevalence ratios (PRs) for discontinuity risk associated with the specialty and number of years seeing the main and coordinating provider, and PRs associated with better scores on the three care-coordination summary measures. Inverse probability weights adjusted for survey non-participation. RESULTS: A total of 377 (47%) survivors responded (mean age 48 years, 68% female, 89% non-Hispanic White, 78% privately insured, 74% ≥college graduate); 147/373 (39%) reported discontinuity. Younger survivors were more likely to report discontinuity (chi-square p = .02). Seeing the main provider ≤3 years was associated with more prevalent discontinuity (PR; 95%CI) (1.17; 1.02-1.34 vs ≥ 10 years). Cancer specialist main providers were associated with less prevalent discontinuity (0.81; 0.66-0.99 vs. primary care). Better scores on all three care-coordination summary measures were associated with less prevalent discontinuity: main provider (0.73; 0.64-0.83), across multiple providers (0.81; 0.78-0.83), patient-provider partnership (0.85; 0.80-0.89). CONCLUSIONS: Care discontinuity among childhood cancer survivors is prevalent and requires intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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