Priorities to improve the care for chronic conditions and multimorbidity: a survey of patients and stakeholders nested within the ComPaRe e-cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».