Care Pathway– and Guideline-Consistent Care in Pediatric Cancer Symptom Management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Ten pediatric cancer treatment sites previously implemented site-specific symptom management care pathways for 15 symptoms, which were based upon clinical practice guidelines (CPGs). The primary objective of this analysis was to describe the prevalence of care pathway– and CPG-consistent care for symptom management. The secondary objective was to identify factors associated with care pathway–consistent care. METHODS Participants were patients age 8-18 years diagnosed with cancer within the previous 4 weeks. We identified any intervention to manage each of 15 symptoms during a 3-day period 8 weeks after enrollment. We determined whether the intervention appeared in that site's care pathway and whether it was recommended in the CPG. We determined whether type of symptom (observable v nonobservable) or patient characteristics were associated with care pathway–consistent care. RESULTS Two hundred twenty participants were analyzed. The prevalence of care pathway–consistent care for each symptom ranged from 0% (problems thinking, body or face changes, and diarrhea) to 52.3% (throwing up) and was <27% for 14 of 15 symptoms. Similarly, the prevalence of CPG-consistent care was <50% across all symptoms. Participants received significantly more care pathway–consistent interventions for observable symptoms compared with nonobservable symptoms (difference 30% [95% CI, 3 to 54]). Factors associated with receipt of at least one care pathway–consistent intervention were age group, race, ethnicity, and cancer type. CONCLUSION Care pathway– and CPG-consistent care were surprisingly uncommon. Care pathway–consistent interventions were more common for observable than nonobservable symptoms and were associated with patient characteristics. Future work should identify approaches to improve care pathway–consistent care delivery.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».