Patients' views about cardiac report cards: a qualitative study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care report cards provide stakeholders with information on health care outcomes and other measures of care, and they are most well developed in cardiac care. A necessary first step to ground the development of cardiac report cards (CRCs) is to incorporate the views of stakeholders. Although the views of experts have been described, the views of cardiac patients, arguably the most important stakeholders, have not yet been described. OBJECTIVE: To describe cardiac patients' views about CRCs. METHODS: Qualitative interviews were conducted with 91 cardiac patients contacted from seven Canadian cardiac care centres. Participants' views regarding CRCs were analyzed and organized into themes. RESULTS: Participants' views were organized into four themes: overall views, purpose, content and dissemination. Participants expressed overwhelmingly positive views about CRCs and thought that CRCs should be used to improve the quality of cardiac care, enhance accountability and improve informed decision-making. They said that they would use CRCs that contained information relevant to patients -- in particular, information about other cardiac patients' experiences. They described a patient-derived framework for the content of CRCs. Participants also described dissemination formats and vehicles that would increase the usefulness of CRCs. CONCLUSIONS: The cardiac patients in the present study had positive attitudes about CRCs and would use them if they were designed to be relevant to patients. In particular, the participants wanted CRCs to provide information about other cardiac patients' 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 | 0,023 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».