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Enregistrement W4413362754 · doi:10.1002/pon.70259

A Hybrid Effectiveness‐Implementation Study of the Managing Cancer and Living Meaningfully Psychosocial Intervention Across Established Psychosocial Oncology and Palliative Care Programs in Alberta's Calgary and South Zone

2025· article· en· W4413362754 sur OpenAlexafffundabout
Janet de Groot, Andrea Feldstain, Carly Sears, Kelly de Cássia Peixoto de Oliveira Silveira, Laura E. Labelle, Sarah Hales, Chun Hao, Geoffrey Liu, Kathleen C. Sitter, Hillary Roth, Fay J. Strohschein

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensAlberta HealthPrincess Margaret Cancer CentreAlberta Conservation AssociationUniversity of AlbertaAlberta Cancer FoundationUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésPsychosocialReferralMedicinePsychological interventionPalliative careCompetence (human resources)DistressNursingHotlinePsychosocial supportFamily medicineIntervention (counseling)PsychologyPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background The brief evidence‐based Managing Cancer and Living Meaningfully (CALM) psychotherapy effectively addresses common psychosocial concerns among people with advanced non‐curative cancers across cultures. Implementation strategies are required to speed uptake of psychotherapies, such as CALM, to address clinical needs. Aims The study aimed to develop and compare implementation referral strategies for CALM, assess the feasibility of training clinicians for CALM competence and assess patient adherence and satisfaction with CALM. Patient‐reported outcomes were included to confirm effectiveness. Methods A pragmatic single‐arm Hybrid Type 3 effectiveness‐implementation study with concurrent, mixed‐methods design was used to evaluate implementation outcomes of referral strategies, while collecting clinical effectiveness data for CALM. The Consolidated Framework for Implementation Research framework informed interviews to obtain clinician and community cancer care organization leaders' perspectives on barriers and facilitators to CALM referrals. Results Clinicians resonated with the CALM model, conveyed receptivity to change for beneficial interventions and valued a CALM coordinator in facilitating referrals with clinician and patient information. Patients referred to CALM through the psychosocial oncology (PSO) programme, after distress screening, had higher attrition ( X 2 = 6.3, p = 0.01) than patients directly referred by frontline clinicians. Training multidisciplinary clinicians to CALM competence was limited by attrition. Conclusion CALM implementation was feasible with new direct referral pathways by frontline oncology clinicians across established PSO and palliative care programs. A CALM study coordinator facilitated referrals, and provided information material, Training early career clinicians may support integration of CALM into clinical practice and support clinical needs of patients with advanced cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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