A Quality Improvement Initiative to Mitigate Immunotherapy-Related Toxicities among Patients Receiving Immunotherapy using a Novel Grade 2 T
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors have significantly improved outcomes in triple-negative breast cancer, but immune-related toxicities (IRT) remain a major concern. This study aimed to develop and evaluate a grade 2 immunotherapy toxicity screening tool designed to identify and prevent progression of IRTs before they result in hospitalization or irreversible organ damage. The tool was created using patient and healthcare provider handouts adapted from the Cancer Care Ontario Immune Checkpoint Inhibitor Toxicity Management Clinical Practice Guideline. A Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycle was employed to test, refine, and implement the tool, with iterative changes based on feedback from healthcare providers and patients. Healthcare providers were engaged through team presentations, and the Patient and Family Advisory Committee was consulted for feedback. Handouts were distributed to patients and healthcare providers, and displayed in chemotherapy suites and clinics. The intervention's effectiveness was assessed through surveys distributed to both groups six months after implementation to gather perceptions and identify barriers to use. There were 71 survey participants in total, 43 healthcare providers and 28 patients. Results revealed that both patients and healthcare providers found the tool easy to follow and would recommend its continued use. However, some patients reported that they did not receive the tool during its rollout. Despite this, the tool was considered helpful by both groups in managing IRTs. Ongoing assessment is necessary to evaluate whether the tool effectively reduces the progression of IRTs leading to hospitalization and organ damage, and further refinements may be needed based on continuous feedback from stakeholders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».