The Impact of Measuring Patient-Reported Outcome Measures on Quality of and Access to Palliative Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle