Utilisation de cartes de parcours pour comprendre les mesures des résultats rapportés par les patients tout au long de l’expérience du cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : L’objectif de la présente étude qualitative est de montrer que l’utilisation de cartes de parcours établies à partir des résultats rapportés par les patients facilite la communication entre les cliniciens et les patients lorsqu’il est question de bien-être, à toutes les étapes de l’expérience du cancer. Méthodologie : Des entrevues semi-structurées ont été menées en ligne et par téléphone auprès de 6 personnes âgées de la Colombie-Britannique, au Canada. Elles devaient décrire leur expérience du cancer et l’associer à un score de bien-être en utilisant le questionnaire révisé de l’échelle d’évaluation des symptômes d’Edmonton (revised Edmonton Symptom Assessment Scale ou ESAS-r) tout au long de la trajectoire des soins (pré-diagnostic, diagnostic, traitement, post-traitement). Résultats : En tout, 6 personnes âgées ayant reçu un traitement oncologique ont participé aux entrevues, et 6 cartes de parcours ont été créées; on y constate une fluctuation du niveau de bien-être pendant l’expérience du cancer. Conclusion : Les cartes de parcours facilitent la communication entre le patient et le clinicien, permettent d’adapter les interventions et attirent l’attention des cliniciens sur différents signes afin qu’ils comprennent mieux le bien-être des patients tout au long de l’expérience du cancer. Mots-clés : mesures des résultats rapportés par les patients, cartes de parcours, radiothérapie, soins oncologiques, personnes âgées
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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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».