Unmet needs, burden of treatment, and patient engagement in multiple sclerosis: A combined perspective from the MS in the 21st Century Steering Group
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient engagement is vital in multiple sclerosis (MS) in order to optimise outcomes for patients, society and healthcare systems. It is essential to involve all stakeholders in potential solutions, working in a multidisciplinary way to ensure that people with MS (PwMS) are included in shared decision-making and disease management. To start this process, a collaborative, open environment between PwMS and healthcare professionals (HCPs) is required so that similarities and disparities in the perception of key areas in patient care and unmet needs can be identified. With this patient-centred approach in mind, in 2016 the MS in the 21st Century Steering Group formed a unique collaboration to include PwMS in the Steering Group to provide a platform for the patient voice. METHODS: The MS in the 21st Century initiative set out to foster engagement through a series of open-forum joint workshops. The aims of these workshops were: to identify similarities and disparities in the perception and prioritisation in three key areas (unmet needs, the treatment burden in MS, and factors that impact patient engagement), and to provide practical advice on how the gaps in perception and understanding in these key areas could be bridged. RESULTS: Combined practical advice and direction are provided here as eight actions: 1. Improve communication to raise the quality of HCP-patient interaction and optimise the limited time available for consultations. 2. Heighten the awareness of 'hidden' disease symptoms and how these can be managed. 3. Improve the dialogue surrounding the benefit versus risk issues of therapies to help patients become fully informed and active participants in their healthcare decisions. 4. Provide accurate, lucid information in an easily accessible format from reliable sources. 5. Encourage HCPs and multidisciplinary teams to acquire and share new knowledge and information among their teams and with PwMS. 6. Foster greater understanding and awareness of challenges faced by PwMS and HCPs in treating MS. 7. Collaborate to develop local education, communication and patient-engagement initiatives. 8. Motivate PwMS to become advocates for self-management in MS care. CONCLUSION: Our study of PwMS and HCPs in the MS in the 21st Century initiative has highlighted eight practical actions. These actions identify how differences and gaps in unmet needs, treatment burden, and patient engagement between PwMS and HCPs can be bridged to improve MS disease management. Of particular interest now are patient-centred educational resources that can be used during time-limited consultations to enhance understanding of disease and improve communication. Actively bridging these gaps in a joint approach enables PwMS to take part in shared decision-making; with improved communication and reliable information, patients can make informed decisions with their HCPs, as part of their own personalised disease management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,101 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».