Optimizing Virtual Follow-Up Care: Realist Evaluation of Experiences and Perspectives of Patients With Breast and Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Virtual follow-up (VFU) has the potential to enhance cancer survivorship care. However, a greater understanding is needed of how VFU can be optimized. OBJECTIVE: This study aims to examine how, for whom, and in what contexts VFU works for cancer survivorship care. METHODS: We conducted a realist evaluation of VFU among patients with breast cancer and prostate cancer at an urban cancer center during the COVID-19 pandemic. Realist evaluations examine how underlying causal processes of an intervention (mechanisms) in specific circumstances (contexts) interact to produce results (outcomes). Semistructured interviews were conducted with a purposive sample of patients ≤5 years after diagnosis. Interviews were audio-recorded and analyzed using a realist logic of analysis. RESULTS: Participants (N=24; n=12, 50% with breast cancer and n=12, 50% with prostate cancer) had an average age of 59.6 (SD 10.7) years. Most participants (20/24, 83%) were satisfied with VFU and wanted VFU options to continue after the COVID-19 pandemic. However, VFU impacted patient perceptions of the quality of their care, particularly in terms of its effectiveness and patient centeredness. Whether VFU worked well for patients depended on patient factors (eg, needs, psychosocial well-being, and technological competence), care provider factors (eg, socioemotional behaviors and technological competence), and virtual care system factors (eg, modality, functionality, usability, virtual process of care, and communication workflows). Key mechanisms that interacted with contexts to produce positive outcomes (eg, satisfaction) were visual cues, effective and empathetic communication, and a trusting relationship with their provider. CONCLUSIONS: Patients value VFU; however, VFU is not working as well as it could for patients. To optimize VFU, it is critical to consider contexts and mechanisms that impact patient perceptions of the patient centeredness and effectiveness of their care. Offering patients the choice of in-person, telephone, or video visits when possible, coupled with streamlined access to in-person care when required, is important. Prioritizing and addressing patient needs; enhancing physician virtual socioemotional behaviors and technology competency; and enhancing VFU functionality, usability, and processes of care and communication workflows will improve patient perceptions of the patient centeredness and effectiveness of virtual 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».