Perceptions of physicians caring for pediatric patients with cancer in Europe: insights into the use of palliative care, its timing, and barriers to early integration
Notice bibliographique
Résumé
Background: Integrating pediatric palliative care (PPC) into pediatric oncology standard care is essential. Therefore, it is important to assess physicians' knowledge and perceptions of PPC to optimize its practice. Objective: To evaluate the knowledge, comfort levels, and perspectives of physicians regarding the timing and perceived barriers to integrating PPC into pediatric cancer care across Europe. Design: The Assessing Doctors' Attitudes on Palliative Treatment (ADAPT) survey, originally developed for other global regions, was culturally and contextually adapted for Europe. Setting/Subjects: The survey was distributed via the European Society of Paediatric Oncology (SIOPE) membership listserv. Any physicians caring for children with cancer across Eastern, Southern, Central, and Northern Europe were invited to complete the survey. Results: A total of 198 physicians from 29 European countries completed the ADAPT survey. Physicians demonstrated relative agreement with the World Health Organization's guidance; median alignment was 83.4% (range 59.9%-94.1%). Although most respondents felt comfortable addressing physical (84.4%) and emotional (63.4%) needs, they felt less comfortable addressing spiritual needs (41.9%) and providing grief and bereavement support (48.5%). There were significant regional differences, such as physicians in Eastern and Southern Europe reporting a lack of PPC specialists, opioids, and home-based care, while those in Northern and Central Europe did not. Conclusion: Physicians caring for children with cancer throughout Europe have a good understanding of PPC. However, misconceptions about PPC persist, requiring educational and capacity-building efforts. Additionally, the regional differences in perceived barriers must be addressed to ensure equitable access to PPC for all European children with cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».