Determinants of patient-reported experience of cancer services responsiveness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In coming years, patient-reported data are expected to play a more prominent role in ensuring early and efficient detection of healthcare system dysfunctions, developing interventions and evaluating their effects on health outcomes, and monitoring quality of care from the patient's perspective. The concept of responsiveness relates to patient-reported experience measures that focus on the system's response to service users' legitimate expectations. We explored this concept in an effort to address unresolved issues related to measuring and interpreting patient experience. Our objectives in this study were to report on patients' perceptions of cancer services responsiveness and to identify patient characteristics and organizational attributes that are potential determinants of a positive patient-reported experience. METHODS: A cross-sectional survey was conducted of 1379 cancer patients in nine participating ambulatory cancer clinics in hospitals across the province of Quebec, Canada. They were invited to complete the Cancer Services Responsiveness tool, a 19-item questionnaire evaluating patients' perceptions of the responsiveness of cancer services. Sociodemographic data and self-reported clinical and organizational data were collected. Descriptive statistical analysis, univariate and multivariate logistic regressions were performed. RESULTS: The patients surveyed generally perceived cancer services as highly responsive. The individual determinants of overall responsiveness found to be significant were self-assessed health status, age, and education level; organizational determinants were academic affiliation and geographic location of the clinic. DISCUSSION: Responsiveness refers to distinctive indicators of healthcare quality focused on patient-provider interactions and presents a complementary picture to other patient-reported experience measures. The identified determinants of patients' positive experience with cancer services provide valuable information to guide care providers in targeting quality improvements. CONCLUSIONS: Finally, our results suggest these determinants should be further studied to eliminate confounders and produce usable results.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».