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Enregistrement W4414893630 · doi:10.1200/op.2025.21.10_suppl.370

Patient-, care partner–, and clinician- proposed solutions to address the time toxicity of oncology care.

2025· article· en· W4414893630 sur OpenAlexaff
Sai Sudha Valisekka, Whitney Victoria Johnson, Obafemi O. Ogunleye, Samuel Xavier Stevens, Manju George, Allison Breininger, Michael Anne Kyle, Christopher M. Booth, Timothy P. Hanna, Rachel I. Vogel, Helen M. Parsons, Anne Blaes, Arjun Gupta

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesPancreatic Cancer Action NetworkAmerican Cancer Society
Mots-clésPsychological interventionAmbulatory careQualitative researchAmbulatoryHealth careWork (physics)Cluster (spacecraft)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

370 Background: As the concept of time toxicity has gained traction, work has largely focused on mapping and measuring time burdens. This qualitative study sought to elicit perspectives from people with lived or professional experience with cancer on strategies to decrease the time burden of oncology care. Methods: We conducted semi-structured interviews with 47 participants (16 patients with advanced gastrointestinal cancer, 15 informal care partners, and 16 oncology clinicians with diverse roles) from one academic cancer center in Minneapolis, Minnesota. Interviews were conducted between 2/2023-10/2023 and transcribed and analyzed using a hybrid approach. Results: We identified 24 subthemes that we grouped into 5 themes (Table 1): (1) Personalized ambulatory care scheduling taking into account patient/ care partner needs and preferences; (2) Support for administrative and logistical tasks; (3) Home-based care when safe and feasible; (4) Clear and compassionate communication about time burdens; and (5) Innovations in care design and care delivery. Conclusions: Findings from this study will aid the oncology community in considering and designing interventions to decrease the time burdens of cancer care. Implementing individualized, person-centered solutions will require interventions at the patient, provider, health system, and policy levels. Themes, subthemes, and quotations. Theme Subthemes Illustrative quotes Personalized scheduling of ambulatory care Site of care close to home, personalized scheduling, cluster scheduling, cluster scheduling is not always preferred, designated schedulers, ensuring care is necessary "I was going over to [the university hospital] and then they got things set up at [community site] which is just five minutes from me, which made it much more convenient." (Patient) Support for administrative and logistical tasks Support with medical bills, insurance, and paperwork, adequate staffing for support "The bureaucracies of insurance and all of the time that it takes to get people what they need, is a huge stressor for not only patients and families, but also for the staff that have to do it." (Clinician) Home-based care Telemedicine, other home-based services, policy support “My goodness. Not having to come in [and be able to get the pump disconnected at home] was excellent.” (Care partner) Communication regarding time burdens Desire for information and guidance, setting honest expectations, using objective measures of time, using time burdens as a factor in decision-making “I really hate it when the doctor says "it’ll be quick" and then the receptionist books a 3-hour infusion, and then it takes 5 hours.” (Care Partner) Care innovation Shorter courses, oral, less frequent, and faster treatments, digital communication "I was scheduled to have chemo for six months and after this trial, they showed that you could have chemo for three months." (Patient)

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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