Factors that influence cancer patients’ overall perceptions of the quality of care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study outlines predictors of cancer patients' overall perceptions of the quality of care. DESIGN AND SETTING: Our sample included 2790 patients who received cancer care services during 2004 in 15 comprehensive cancer programmes across Ontario, Canada. Patients were classified into three groups: those receiving both chemotherapy and radiotherapy (n = 752), those receiving only chemotherapy (n = 1044), and those receiving only radiotherapy (n = 994). An ordinal logistic regression model for each patient group was performed to determine which variables most affected the probabilities of the patients' overall evaluations of the quality of care. Potential control variables were patients' age, sex, type of cancer, self-assessed health, and who completed the survey. RESULTS: Among seven common predictors of the overall quality perception across the three models, four should be of particular interest because patients perceived them as relatively problematic aspects of care. These are 'was informed about follow-up care after completing treatment', 'knew next step in care', 'knew who to go to with questions', and 'providers were aware of test results'. These predictors explained between 25 and 34% of the variance (depending on the model) of the overall perception of quality. The explanatory power of these predictors did not change across sex and age group. 'Self-assessed health' was the only control variable that remained in all three models. CONCLUSIONS: From a practical perspective, improvement efforts are best focused on factors that are strong predictors as well as on those for which there is a low score. Thus, on the basis of this study, practitioners' improvement efforts might be constructively focused on the four predictors mentioned above.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».