Integrative Health Care: How Can We Determine Whether Patients Benefit?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluation of integrative health care (IHC) models is becoming increasingly important. One of the areas that requires further attention is the development of an appropriate set of outcome measures. The purpose of this study was: (1) to identify how cancer patients phrase and frame the beneficial outcomes they experienced from IHC, and (2) to develop recommendations for an appropriate outcome measures package for evaluation of IHC. DESIGN: This study involved two different parts: (1) a secondary analysis of qualitative data consisting of transcripts from 42 personal interviews and three focus groups from previous studies related to IHC use by cancer patients; and (2) a content analysis of goal-setting data collected from patients attending an IHC clinic to categorize the type and range of their treatment goals. RESULTS: Six types of benefits were identified: physical well-being, change in physiological indicators, improved emotional well-being, personal transformation, feeling connected, global state of well-being, and cure. Types of goals identified by patients confirmed these benefits and include: to improve state of being, to be cancer free, to have more energy, more effective pain management, and improved quality of life. CONCLUSIONS: A patient's perspective is crucial in understanding the process and outcomes of intentional selfhealing. Assessing self-identified goals suggests the need for patient empowerment through participation in outcome evaluation. We present recommendations for an appropriate outcomes package that is relevant, practical, and based on patient experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».