Improving patient experience in health care and oncology: A scoping review.
Notice bibliographique
Résumé
209 Background: Patient-reported experience measures (PREMs) gather information directly from patients and capture their perspectives on their health care. Deficiencies identified by PREMs can lead to quality improvement (QI) interventions. The purpose of this review was to identify published and unpublished evidence on initiatives aimed to improve patient experience, to identify their areas of application and their overall impact on patient experience. Methods: We conducted a systematic literature review using MEDLINE (Ovid), EBM Reviews, HealthStar, PsycINFO, PubMed, PubMed Central, CINAHL, MEDLINE (Ebsco), Psychology & Behavioral Sciences, TRIP Database, EMBASE and Web of Science databases and several sources of grey literature. Inclusion criteria required the studies to evaluate an intervention or a systematic change aimed to improve patient experience and measured by a specific PREM. The search was limited to English language reports published between 1998 and 2018. Of the initial 780 articles, 318 were included in abstract reviews. 304 abstracts were excluded leaving 44 records for full text review. Results: 21 records were included in the final analysis (20 journal articles and 1 web report). Publication dates ranged between 2007 and 2018 in the USA, UK, Norway, Denmark, Belgium and Bangladesh. There were 8 QI initiatives, 6 randomized studies, 1 non-randomized trial, 3 mixed methods, 2 repeated cross-sectional studies and 1 national patient experience model. Areas of focus included hospital care, surgery, internal medicine, primary care and oncology. Nine studies had programmatic interventions and 12 had specific interventions. All specific interventions reported positive effects. Outcomes were variable in programmatic interventions, including 5 studies reporting positive effects, 3 neutral and 1 mixed effects. Conclusions: The effect of specific interventions aimed to improve patient experience is positive. There is limited data on the effect of programmatic initiatives and the factors that drive the improvement in patient experience. Such initiatives are needed to understand their impact on patient experience and person-centered care.
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 | 0,016 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».