Head and neck cancer treatment outcome priorities: A multi-perspective concept mapping study
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing focus on patient-centred care, this study sought to understand priorities considered by patients and healthcare providers from their experience with head and neck cancer treatment, and to compare how patients' priorities compare to healthcare providers' priorities. Group concept mapping was used to actively identify priorities from participants (patients and healthcare providers) in two phases. In phase one, participants brainstormed statements reflecting considerations related to their experience with head and neck cancer treatment. In phase two, statements were sorted based on their similarity in theme and rated in terms of their priority. Multidimensional scaling and cluster analysis were performed to produce multidimensional maps to visualize the findings. Two-hundred fifty statements were generated by participants in the brainstorming phase, finalized to 94 statements that were included in phase two. From the sorting activity, a two-dimensional map with stress value of 0.2213 was generated, and eight clusters were created to encompass all statements. Timely care, education, and person-centred care were the highest rated priorities for patients and healthcare providers. Overall, there was a strong correlation between patient and healthcare providers' ratings (r = 0.80). Our findings support the complexity of the treatment planning process in head and neck cancer, evident by the complex maps and highly interconnected statements related to the experience of treatment. Implications for improving the quality of care delivered and care experience of head and cancer are discussed.
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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 | 0,021 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».