Does a personalized multifaceted care plan (PMCP) improve quality of care?
Notice bibliographique
Résumé
e17663 Background: Breast cancer (BC) is the most frequently diagnosed cancer in women in North America. Institute of Medicine (2005) recommended that principal providers of oncology treatment provide patients with a care plan. Our earlier study showed that “one size does not fit all” and care plans need to be personalized (Haq et al., 2013). In this study, a Personalized Multifaceted Care Plan (PMCP) was developed and evaluated. Methods: A mixed methods design was used in this randomized controlled study. A total of 72 women diagnosed with invasive BC and expected to undergo neoadjuvant/adjuvant treatments were recruited from the multidisciplinary breast clinic. Participants were randomized to the control or intervention group, and stratified to chemotherapy versus endocrine therapy. The PMCP(intervention) included patients’ breast pathology, recommended treatment and follow-up care plans, and access to the study website. Quantitative outcomes were assessed through quality of life (Edmonton Symptom Assessment System-revised) and quality of care (Patient Satisfaction with Cancer Care, and Communication and Attitudinal Self Efficacy scale for Cancer) questionnaires that patients completed before and after chemotherapy treatment. Baseline and post-intervention questionnaire scores are compared among the control and intervention groups, and across treatments using unpaired t-tests. After completion of treatment, qualitative analysis was conducted in the intervention group, using patient focus groups and primary care provider (PCP) interviews. Results: Qualitative: 17 of the 18 focus group participants found that the PMCP helped them feel ‘educated’ about their cancer treatment. As one person described, “knowledge is power” and the PMCP “changes the level of knowledge and involvement you feel you have”. PCPs found the PMCP contained useful, concise medical summaries. Quantitative: Post-intervention quality of care scores increased in the intervention group but was unchanged in the control group. Further findings will be presented at the conference. Conclusions: PMCP appears to improve quality of care. Qualitative findings indicate the PMCP provide useful information to educate patients and assist PCPs in caring for them.
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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 | 0,013 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».