Patient reported experience in a radiation oncology department
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».