Walking the Talk: “Reflexivity” to Advance Integration of Patient Reported Outcomes for Cancer Care Screening
Notice bibliographique
Résumé
In this commentary, we propose the use of video-reflexive ethnography (VRE) as a means to support integration of patient-reported outcomes (PROs) in cancer care screening. As for any policy or intervention, the optimization of PROs depends on moving beyond their mere formal introduction, and depends on the integration of PROs in the everyday practice contexts of health care professionals (HPEs). The use of VRE allows for video-playback sessions among oncology professionals to support team-based learning and practice-change grounded in "reflexivity." Through a review of previous methods used to support organizational change in healthcare settings (e.g., policies, quality improvement initiatives, simulation sessions), we present some unsung advantages of VRE that can be applied to a complex integrated setting, such as cancer care. As opposed to other methods to create change, VRE does not dictate new measures, but rather supports "bottom-up" provider-initiated changes to health care practices and contexts, grounded in collaborative day-to-day practice. We argue that VRE optimizes PROs in cancer care by facilitating their effective and sustainable integration, to promote improved patient care.
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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 | 0,071 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».