Patients’ cancer care perceptions conceptualized through the Cancer Experience Measurement Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on patients' perceptions of cancer care often documents sub-optimal experiences. Cancer care quality issues include restricted service access, lack of care coordination, gaps in follow-up and "generic" rather than person-centered care. Recent reports underscore that proactively and periodically seeking user feedback is crucial for timely care quality improvement. The present study aimed to analyze and thematically organize a large amount of feedback from patients who had been treated for cancer within the last 6 months. METHODS: Randomly selected participants (N = 3,278) from 3 University-affiliated cancer centres in Montreal, Quebec, Canada completed the Ambulatory Oncology Patient Satisfaction Survey (AOPSS) and an open-ended question on their perceptions of the care they received. 692 participants responded to the latter. Guided by the Cancer Experience Measurement Framework (CEMF), their feedback was analyzed using a qualitative thematic approach. RESULTS: Cancer care perceptions included sub-themes of care access and coordination, continuity/transition, and perceived appropriateness/personalisation of care. The most salient theme was captured by care access and coordination with 284 comments (44%) directly addressing these issues. The ways in which health care services were structured including setting, schedule, and location were often raised as cause for concerns. Issues surrounding cancer information/education, emotional support, and physical comfort were frequently reported as unmet needs. In addition, limited access to cancer services led patients to seek alternatives such as going to emergency departments and/or private care. CONCLUSIONS: These findings are timely as they show that most patients are well aware of quality issues in cancer care and are willing to report candidly on these. Patient feedback also underscore the importance for cancer care institutions to periodically gather patient-reported data so that systems can re-calibrate their service offerings according to these data. Ultimately, patient reports will translate into enhanced quality, personalization, and safer cancer care provision.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».