Factors Associated with Multimodal Care Practices for Cancer Cachexia among Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacists' roles in cachexia care are unclear. This study aimed to clarify the knowledge and practice of cachexia care and identify factors related to the practice of cachexia care among pharmacists. Information on the knowledge and practice of cachexia care was obtained. Components of practicing multimodal care were evaluated. Participants were categorized into two groups according to practicing multimodal care levels. Comparisons were made between the groups, and multiple regression analysis was employed. Of the 451 pharmacists, 243 responded. They were categorized into the Practicing group (n = 119) and Not practicing group (n = 124). Significant differences were observed for the number of advanced cancer patients/month, frequency of caring for them, and involvement in training programs on cachexia. The Practicing group had significantly better knowledge about cachexia. The Practicing group used guidelines, items, and symptoms more frequently to detect cachexia. The Practicing group tended to detect cachexia and initiate interventions in earlier phases and in patients with a better status. Multivariate logistic regression analysis showed that the most significant factor was the regular provision of care (odds ratio, 2.07; 95% confidence interval, 1.10-3.92). The regular provision of care was associated with the practice of multimodal care.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».