A Qualitative Needs Analysis of Skin Cancer Care from the Perspectives of Patients, Physicians, and Health Insurance Representatives—A Case Study from Eastern Saxony, Germany
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is one of the most common cancers worldwide and the number of patients is steadily increasing. In skin cancer care, greater interdisciplinary cooperation is required for prevention, early detection, and new complex systemic therapies. However, the implementation of innovative medical care is a major challenge, especially for rural regions with an older than average, multimorbid population, with limited mobility, that are long distances from medical facilities. Solutions are necessary to ensure comprehensive oncological care in rural regions. The aim of this study was to identify indicators to establish a regional care network for integrated skin cancer care. To capture the perspectives of different stakeholder groups, we conducted two focus groups with twenty skin cancer patients and their relatives, a workshop with eight physicians, and three semi-structured interviews with health insurance company representatives. Qualitative data were recorded, transcribed, and analyzed following Mayring's content analysis methods. We generated ten categories based on the reported optimization potentials; five categories were assigned to all three stakeholder groups: Prevention and early diagnosis, accessibility of physicians/clinics, physicians' resources, care provider's responsibilities, and information exchange. The results indicate the need for stronger integration of care in the region. They provide the basis for regional networking as, for example, the conception of treatment pathways or telemedicine with the aim to improve a comprehensive skin cancer care. Our study should raise awareness and postulate as a demand that all patients receive guideline-based therapy, regardless of where they live.
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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».