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Enregistrement W3080824533 · doi:10.1136/bmjqs-2020-011219

Priorities to improve the care for chronic conditions and multimorbidity: a survey of patients and stakeholders nested within the ComPaRe e-cohort

2020· article· en· W3080824533 sur OpenAlexaff
Viet-Thi Tran, Élise Diard, Philippe Ravaud

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careCohortPopulationFamily medicineChronic careAmbulatory careNursingChronic diseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To set priorities to improve consultations, care structures and the healthcare system from the perspective of patients with chronic conditions, care professionals, hospital administrators and health policy makers. METHODS: Adult patients with chronic conditions recruited from the ComPaRe e-cohort in France ranked their 15 most important areas of improvement among 147 previously defined by patients. Priorities at a population level were obtained by using logit models for sets of ranked items in a data set calibrated to represent the French population of patients with chronic conditions. Care professionals, hospital managers and health policy makers rated the complexity involved in improving the areas identified. We calculated the number of patients who considered as a priority at least one of the areas considered easy to implement. RESULTS: Between September 2018 and May 2019, 3002 patients (84% women, 47% with multimorbidity) and 149 professionals (including 50 care professionals, 79 hospital directors, 11 health policy decision makers) were recruited. Patients' top priorities were (1) Transforming care to be holistic and personalised, at a consultation level; (2) Smoothing patients' journey in the care system, increasing their knowledge of their own health and improving care coordination, at a care structure level (3) Training clinicians in better interpersonal skills and knowledge of specific conditions/treatments, reducing stigma and making care more affordable, at a healthcare system level. In total, 48%, 71% and 57% patients ranked in their top priorities one area considered easy to improve by professionals at consultation, care structure and health system levels, respectively. CONCLUSION: This is the first comprehensive map of patients' priorities to improve the management of chronic conditions. Implementing simple actions could benefit a large number of patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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