A blueprint for creating an early-onset colorectal cancer program based on experiences from seven clinical centers across the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The incidence of individuals diagnosed with colorectal cancer under the age of 50, often referred to as early onset colorectal cancer (EOCRC), has risen worldwide. The EOCRC patients have unique needs however, there are no clear guidelines on how to address them. The objective of the present study was to propose a blueprint for EOCRC program development and implementation. Materials and Methods A consensual qualitative design was used to frame the present study. Seven leaders of North American EOCRC centers were invited to devise a stepwise blueprint for developing and implementing EOCRC programs. Discussions were transcribed and conceptually organized into a framework. An analysis of documents detailing and describing the services offered within each centre was as well conducted. Results The analysis was organized around two domains: (a) the rationale underlying the creation of EOCRC programs, and (b) the lessons learned from developing and implementing EOCRC programs. Participants agreed that as the EOCRC programs represent innovative initiatives, a program manager who closely monitors the program is core to successful implementation. Conclusion This study outlines a 10 step actionable guideline for developing and implementing EOCRC programs aiming at addressing the unmet needs of this growing population. Implications for Practice The rising incidence of EOCRC calls for specialized programs tailored to respond to the unique medical and non-medical needs of this population. The proposed blueprint, made of 10steps detailing resources, challenges, opportunities, and actions leading to a successful EOCRC program development and implementation, was meant to contribute to this process.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».