A patient co-led project to set care and research priorities for older adults with cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Older adults with cancer face unique challenges, including complex needs and systemic barriers to care. These factors affect their medical treatment decisions and overall quality of life, while caregivers face concurrent burdens. Building on a multi-phase, patient- and community-engaged project, this survey study aimed to validate and rank research and care priorities for older adults with cancer in British Columbia, Canada generated from our earlier work. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional survey was conducted with healthcare professionals, older adults with cancer, caregivers, and community members recruited from health and community organizations. Respondents completed a 19-item online survey with five open-ended questions. Respondents rated and ranked six care and six research priorities identified from our previous work. Quantitative analysis utilized descriptive statistics to assess the significance of priorities, while thematic analysis examined factors influencing respondents' prioritization and decision-making. RESULTS: Data from106 respondents were analyzed. Financial barriers (e.g., medication costs, transportation, housing) was identified as the top care priority, followed by continuity of care. The highest-ranked research priority was implementing geriatric assessment and co-management by interdisciplinary teams. Open-ended responses emphasized financial strain, the need for holistic and culturally competent care, and challenges older adults face navigating fragmented healthcare systems. DISCUSSION: This study highlights the need for integrated geriatric oncology services that address financial, cultural, and systemic barriers. These priorities provide a foundation for developing tailored interventions and policies to improve cancer care for older adults in Canada. Differences in rankings across groups have methodological implications for inclusive, patient and community-engaged research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».