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Enregistrement W4414913292 · doi:10.1200/op.2025.21.10_suppl.562

Implementation and evaluation of a virtual long-term follow-up clinic for allogeneic stem cell transplant survivors using the RE-AIM framework.

2025· article· en· W4414913292 sur OpenAlexaffabout
Tommy Alfaro Moya, Hilary Weatherby, Iqra Ashfaq, Vanessa Loiacono, Alyssa Macedo, Neesha C. Dhani, Lisa Tinker, Jonas Mattsson, Auro Viswabandya

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCancer Care OntarioPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyPatient satisfactionHematopoietic stem cell transplantationHematopoietic stem cellMEDLINEHealth careVirtual realityYoung adult

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

562 Background: Long-term follow-up (LTFU) care is essential for survivors of allogeneic hematopoietic stem cell transplant (allo-HCT). Travel distance to specialty centers can pose a significant barrier to accessing care. We implemented a virtual LTFU clinic at a tertiary cancer center to reduce these burdens and optimize service delivery. Methods: This initiative used the RE-AIM framework (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance) to evaluate a virtual LTFU clinic for allo-HCT survivors. Eligible patients were ≥2 years post-transplant, clinically stable, off immunosuppression, and followed by a primary care provider. From October 21, 2024, to March 10, 2025, patients were screened and invited to transition to virtual care via MSTeams or phone. Requisitions for required bloodwork were emailed in advance, and results were integrated into the EMR and reviewed with patients during the visit. A Patient Flow Coordinator facilitated scheduling and preparation. Patient-reported experience measures were collected through REDCap surveys pre- and post-intervention. Results: Patients reported improved satisfaction and greater involvement in care. Virtual care eliminated perceived barriers and was particularly valuable for those living far from the hospital. Key results are summarized in the table. Of the 77 eligible patients who declined virtual care, common reasons included: pre-existing plans to be in Toronto, preference for in-person visits, or having concurrent medical appointments. Notably, 13 (28.9%) of those who declined expressed interest in participating in the virtual program in the following year. Conclusions: Virtual LTFU care is a feasible and effective model for allo-HCT survivors, particularly in settings where distance impedes access. In comparison to baseline level, patients reported improved satisfaction, a greater sense of involvement in care, and fewer logistical challenges. With proper infrastructure, communication, and EMR integration, virtual care can enhance accessibility, equity and quality in long-term transplant survivorship. Measure Value Patients screened 203 Eligible for virtual care 125 (61.6%) Completed virtual visit 48 (38.4% of eligible) Mode of visit: MS Teams 33 (68.8%) Mode of visit: Phone 15 (31.3%) Avg. patient distance to hospital 140.8 km (range: 4.7-1543 km) Reported no barriers (intervention) 100% Felt involved in care (median score) 5 Satisfied with time spent (median score) 5

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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