A Cross-Sectional Population-Based Survey Looking At The Impact Of Cancer Survivorship Care Plans On Meeting The Needs Of Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In 2005, the Institute of Medicine endorsed survivorship care plans (SCP) with insufficient evidence under the assumption that SCPs would improve care. To date, there have been numerous studies on their effectiveness with mostly inconclusive results. The purpose of this study was to determine the impact of receiving a survivorship care plan (SCP) on meeting cancer survivorsu2019 overall, informational, physical, emotional and practical needs. It was hypothesized that those who received a SCP would have greater needs met than those who did not receive a SCP. Methods: All Nova Scotia survivors who met specific inclusion criteria and unmet the exclusion criteria were identified from the Nova Scotia Cancer Registry and sent the 83-item survey to assess experiences and needs across five domains (overall, informational, physical, emotional and practical). Descriptive statistics (frequencies, percentages) and Chi-square analyses were used to examine and report survey findings.Results: The response rate was 44.6%, with 1514 respondents. SCPs were significantly associated (p<0.00001) with receiving timely help and support to meet survivorsu2019 overall, informational, physical, emotional and practical needs post-treatment. For the most part, survivorsu2019 clinical characteristics, such as cancer type, time since treatment, chronic comorbidities and metastases, did not result in differences among the five outcomes.Conclusions: Those who received a SCP reported higher agreement on all five outcomes in comparison to those who did not receive a SCP. Further work should evaluate the delivery of SCPs and the components of SCPs that are most likely to contribute to positive survivor outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 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 ».