44 HEALTH CARE PROVIDER EXPERIENCE IN THE REFERRAL OF CANADIAN PAEDIATRIC ONCOLOGY PATIENTS FOR PROTON BEAM RADIATION: A SURVEY-BASED ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proton beam therapy is becoming more widely utilized in paediatric cancer treatment due to its ability to deliver highly targeted radiation, reducing damage to surrounding healthy tissues. Countries that do not have proton beam therapy facilities, such as Canada, face major logistical challenges to facilitate access to this treatment abroad. The objective of this study was to gain a better understanding of the health care provider (HCP) experience and perspective in the referral and treatment process of children who were prescribed proton radiation. Methods: We conducted a cross-sectional survey study on HCPs involved in caring for paediatric oncology patients across Canada. After obtaining individual consent, HCPs completed a survey of up to 11 questions that explored the provider’s involvement in the referral process, treatment, or follow-up care of patients who received proton beam radiation. Results: We received 47 survey responses: 27 physicians, 4 trainees, 13 nurses, and 3 allied health staff. Proton beam therapy recommendations were driven by its therapeutic benefits, including precise tumour targeting and reduced late effects. Patient and family factors, such as travel, time away from home, and costs, were also considered. Barriers included disruption to continuity of care across teams and challenges with provincial health authority approval for out-of-province medical and supportive care. Conclusion: Medical and patient factors play a significant role in the HCP decision to pursue proton beam therapy. Further studies are required to explore strategies to improve referral pathways, streamline care coordination, and enhance communication among providers to ensure equitable access and optimal patient outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».