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Enregistrement W4224983034 · doi:10.35680/2372-0247.1595

Patient reported experience in a radiation oncology department

2022· article· en· W4224983034 sur OpenAlexaff
Demetra Yannitsos, Petra Grendarova, Abdulla Al‐Rashdan, Linda R. Watson, Wendy Smith, F. Lochray, Jackson Wu, Lisa Barbera

Notice bibliographique

RevuePatient Experience Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient experienceMedicineFeelingRadiation oncologyFamily medicineHealth careNursingRadiation therapyInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding patient experience is essential to providing high quality, person-centered care. A real-time baseline cross-sectional study was completed to identify gaps in patient experience that can be targeted for quality improvement (QI). This study is part of PROSE (Person-centered Radiation Oncology Service Enhancement), a QI initiative developed to improve patient experience at a tertiary cancer centre Radiation Oncology (RO) Department. Data was collected using the Your Voice Matters (YVM) questionnaire. The YVM captures information on the patient’s last visit, and questions are organized based on dimensions of person-centered care. Recruitment occurred between May and August 2019 in the radiation department. Consecutive patients during the study period were approached to complete the YVM either in reference to their initial consultation or previous treatment appointment. Percent positive scores were calculated for quantitative data and a content analysis was completed for open-text data. Of 512 patients approached, a total of 400 patients participated across tumors groups. Overall, patients highly endorsed positive experiences with feeling respected by their healthcare provider. Contacting the clinic, emotional support and wait times were rated as the least positive components of experience across appointment types and tumors groups. The Lung tumour group demonstrated worse experiences across all domains during treatments compared to all other tumour groups. Gaps and differences in patient experience were demonstrated across appointment types and tumour groups. This study provides direction to effectively develop and implement QI work aimed at improving patient experience. Experience Framework This article is associated with the Policy & Measurement lens of The Beryl Institute Experience Framework. (https://www.theberylinstitute.org/ExperienceFramework). Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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