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Enregistrement W2777869133 · doi:10.1089/jpm.2017.0447

The Impact of Measuring Patient-Reported Outcome Measures on Quality of and Access to Palliative Care

2017· review· en· W2777869133 sur OpenAlexaffabout
Deborah Dudgeon

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careMedicineContext (archaeology)Multidisciplinary approachGeneral partnershipQuality of life (healthcare)Patient-reported outcomeQuality (philosophy)Family medicineNursingMEDLINEBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Measuring performance for palliative care is complex as care is delivered in many sites, over time and jointly to the patient and family. Measures of structural processes do not necessarily capture aspects that are important to patients and families nor reflect holistic multidisciplinary outcomes of care. This article focuses on the question as to whether measurement of patient-reported outcome measures improves the outcomes of quality and access to palliative care. OBJECTIVES: To review the international evidence that measurement of indicators of desired outcomes improves the quality of and access to palliative care, in order to apply them to the Canadian context. DESIGN: Rapid review. SETTING: Canadian context. FINDINGS: This review identified six systematic reviews and forty-seven studies that describe largely national efforts to arrive at a consensus as to what needs to be measured to assess quality of palliative care. Patient-reported outcome measures (PROMs) are becoming more prevalent, with emerging evidence to suggest that their measurement improves outcomes that are important to patients. Several Canadian initiatives are in place, including the Canadian Partnership Against Cancer's efforts, in conjunction with other partners, to develop common quality measures. Results from Australia's Palliative Care Outcomes Collaborative demonstrate that patient-centered improvements in palliative care can be measured by using patient-reported outcomes derived at the point of care and delivered nationally. CONCLUSIONS: Measurement of quality palliative and end-of-life care is very complex. It requires that both administrative data and PROMs be assessed to reflect outcomes that are important to patients and families. Australia's national initiative is a promising exemplar for continued work in this area.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,326
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,599
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3260,599
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,009
Bibliométrie0,0080,015
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,723
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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