Demographic, socioeconomic, and clinical factors associated with oncology patient experience in the Ontario cancer system.
Notice bibliographique
Résumé
160 Background: Your Voice Matters (YVM) is an electronic real time Patient Reported Experience Measure (PREM) collected on all adult patients accessing cancer services in Ontario by Cancer Care Ontario/Ontario Health. To our knowledge, this is the largest oncology PREM dataset worldwide. A total of 25 Items are assessed including care coordination, wait times, access to care and satisfaction with healthcare providers. We attempted to identify demographic, socioeconomic and disease factors that predict for a positive patient experience. Methods: Responses were collated from 18 individual cancer centers between Jan 2017 and Dec 2019. Each item was dichotomized into positive/negative experiences. Multivariable logistic regression was constructed for each of the 25 items. Results: Demographics are described in table. Males (OR=1.11, p=0.0032), genitourinary patients (OR=1.30, p=0.0031) and those receiving radiation (OR=1.39, p=<0.0001) were more likely to have a positive experience. Patients aged 18-39 (OR=0.74, p=<0.0001), receiving chemotherapy (OR=0.76, p=0.0002), and with central nervous system or lung cancer (OR= 0.56, p=<0.001; OR=0.79 p=0.0059, respectively) were more likely to have a negative experience. Lowest income patients were more likely to have a negative experience with healthcare providers (OR=0.83, p=0.0119) and patients from the highest immigration areas had a worse quality experience (OR=0.82, p=0.0029). Conclusions: Age, sex, disease site, visit type, income and immigration status significantly influence patients cancer care experience. This information helps promote equity and the use of PREM data to improve cancer care delivery. [Table: see text]
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».