Factors influencing cancer patients’ experiences of care in the USA, United Kingdom, and Canada: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which individual and structural factors influence cancer patients' reports of their experiences are not yet well understood. We sought to identify which groups of patients consistently report poorer experiences and whether structural care factors might also be associated with better or worse reports. We conducted a systematic review of literature in PubMed and Web of Science with the date of last search as 27th of February 2022 following PRISMA guidelines. We focused on studies from three established population-based surveys datasets and instruments. After screening 303 references, 54 studies met the inclusion criteria. Overall, being from an ethnic minority group, having a more deprived socioeconomic status, poorer general or mental health status, being diagnosed with poor prognosis cancers, presenting to care through an emergency route, and having delayed treatment were consistently associated with poorer cancer care experiences. Conversely being diagnosed with earlier stage disease, perceiving communication as effective, positive patient-provider relationships, and receiving treatment with respect were overall associated with better reports of cancer care experiences. Improvement efforts aimed at delivering better experiences of patient-centred care need to take account much more explicitly patients' differing characteristics, prognoses, and trajectories they take through their care journeys.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».