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Enregistrement W3093853885 · doi:10.2196/17485

Effect of PARACT (PARAmedical Interventions on Patient ACTivation) on the Cancer Care Pathway: Protocol for Implementation of the Patient Activation Measure-13 Item (PAM-13) Version

2020· article· en· W3093853885 sur OpenAlexvenueno aff
Elise Vérot, Wafa Bouleftour, Corinne Macron, Romain Rivoirard, Franck Chauvin

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)NursingEmpowermentMedicineHealth careProtocol (science)Qualitative researchPsychologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The increase in the number of cancer cases and the evolution of cancer care management have become a significant problem for the French health care system, thereby making patient empowerment as a long sought-after goal in chronic pathologies. The implementation of an activation measure via the Patient Activation Measure-13 item (PAM-13) in the course of cancer care can potentially highlight the patient's needs, with nursing care adapting accordingly. OBJECTIVE: The objectives of this PARACT (PARAmedical Interventions on Patient ACTivation) multicentric study were as follows: (1) evaluate the implementation of PAM-13 in oncology nursing practices in 5 comprehensive cancer centers, (2) identify the obstacles and facilitators to the implementation of PAM-13, and (3) produce recommendations for the dissemination of such interventions in other comprehensive cancer centers. METHODS: This study will follow the "Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance" framework and will consist of 3 stages. First, a robust preimplementation analysis will be conducted using the Theoretical Domains Framework (TDF) linked to the "Capability, Opportunity, Motivation, and Behavior" model to identify the obstacles and facilitators to implementing new nursing practices in each context. Then, using the Behavior Change Wheel, we will personalize a strategy for implementing the PAM-13, depending on the specificities of each context, to encourage acceptability by the nursing staff involved in the project. This analysis will be performed via a qualitative study through semistructured interviews. Second, the patient will be included in the study for 12 months, during which the patient care pathway will be studied, particularly to collect all relevant contacts of oncology nurses and other health professionals involved in the pathway. The axes of nursing care will also be collected. The primary goal is to implement PAM-13. Secondary factors to be measured are the patient's anxiety level, quality of life, and health literacy level. The oncology nurses will be responsible for completing the questionnaires when the patient is at the hospital for his/her intravenous chemotherapy/immunotherapy treatment. The questionnaires will be completed thrice in a year: (1) at the time of the patient's enrollment, (2) at 6 months, and (3) at 12 months. Third, a postimplementation analysis will be performed through semistructured interviews using the TDF to investigate the implementation problems at each site. RESULTS: This study was supported by a grant from the French Ministry of Health (PHRIP PARACT 2016-0405) and the Lucien Neuwirth Institute of Cancerology of Saint-Etienne, France. Data collection for this study is ongoing. CONCLUSIONS: This study would improve the implemented targeted nursing interventions in cancer centers so that a patient is offered a personalized cancer care pathway. Furthermore, measuring the level of activation and the implementation of measures intended to increase such activation could constitute a significant advantage in reducing social health inequalities. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03240341; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03240341. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/17485.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,009

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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