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Enregistrement W4402965723 · doi:10.1200/op.2024.20.10_suppl.209

‘’It’s like I am always on a leash’’: A multi-stakeholder qualitative analysis of the time toxicity of cancer care.

2024· article· en· W4402965723 sur OpenAlexaff
Arjun Gupta, Whitney Victoria Johnson, Obafemi O. Ogunleye, Manju George, Allison Breininger, Nicole L. Henderson, Christopher M. Booth, Timothy P. Hanna, Gabrielle B. Rocque, Helen M. Parsons, Rachel I. Vogel, Anne Blaes

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesAmerican Cancer Society
Mots-clésToxicityQualitative analysisStakeholderStakeholder analysisQualitative researchBusinessMedicineSociologyInternal medicinePolitical sciencePublic relationsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

209 Background: As the oncology community increasingly acknowledges the time burdens of cancer care, there is a critical need for foundational work to understand the sources, populations impacted, and consequences of time toxicity. We sought to evaluate these through qualitative interviews. Methods: We conducted semi-structured interviews with adults with advanced stage gastrointestinal cancer, informal care partners, and clinicians at an NCI-designated cancer center in MN, USA from Feb-Oct 2023. We explored aspects of cancer care that took up time and were perceived as burdensome, identified those most impacted, and the consequences. We recorded and transcribed interviews, and conducted inductive thematic analysis. Results: We interviewed 47 participants [16 patients (8 <60 years; 12 women), 15 care partners (10 <60 years; 9 women), and 16 clinicians (including advanced practice providers, nurses, physicians, schedulers, and social workers; 11 women)]. We identified 22 subthemes that we grouped into 5 themes (Table). Conclusions: This multi-stakeholder qualitative analysis provides a deeper understanding of time toxicity. These data will help the oncology community to map, measure, and ultimately address time toxicity. Theme Subthemes Illustrative quotes Source: Healthcare outside the home Travel, parking, and, waiting time, planned appointments, unplanned care, hospitalizations and facility-based care '’My wife and I made over 100 drives in two years, over an hour and a half in each direction.’’ (Patient) Source: Often invisible tasks performed at home Logistic and administrative tasks, learning about the disease and treatment, medical management, time spent managing symptoms and on recovery, home-based care ‘’A large burden was like the insurance paperwork.’’ (Care partner)‘’And that has happened before where I've just spent the whole day at home waiting for home care.’’ (Patient) Populations impacted: Care partners alongside patients Care partners are equally affected, taking over social responsibilities/ tasks of daily living ‘’Anything that takes time for me, is almost an equal burden on her. If not more sometimes.’’ (Patient) Consequences Care becomes all-consuming, short visits turn into ‘’all-day’’ affairs, missing important life events/work, emotional distress, demoralization, financial burdens ‘’ It’s like I am always on a leash. I really don't have any control.’’ (Patient)‘’Even for a 30-minute infusion, you'll be there, like half a day or a whole day.’’ (Patient) Positive interactions and hope for change Not all time spent is perceived as burdensome, clinicians are hopeful of decreasing time burdens, clinicians recognize their own time burdens as a barrier to addressing patients’ ‘’Patients having to walk through this incredibly long, circuitous way to check in, do labs as ritual—we are disdainful of a patient's time. We should demand change.’’ (Clinician)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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