PROM („patient-reported outcome measures“) in der onkologischen Nachsorge der Schweiz: Eine SWOT-Analyse aus der Perspektive der Gesundheitsförderung und Prävention
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung Hintergrund und Ziel In der Schweiz leben rund 400.000 Cancer Survivors, wovon viele eine geringere Lebensqualität aufweisen als vor der Erkrankung. PROM („patient-reported outcome measures“) ermöglichen, die Patient:innenperspektive bezüglich Lebensqualität und Symptomstatus systematisch zu erheben und diese Daten für die weitere Behandlung in der onkologischen Nachsorge zu nutzen. Ziel dieser Arbeit ist es, Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken (SWOT) des Einsatzes von PROM in der onkologischen Nachsorge zu explorieren, um daraus Handlungsempfehlungen für die Krebsliga Schweiz abzuleiten. Methoden und Studiendesign Ein dreistufiges Verfahren kam zu Anwendung: a) selektive Literaturübersicht zum Stand der PROM in der Schweiz; b) Erhebung und thematische Auswertung von fünf leitfadengestützten, qualitativen Expert:innen Interviews; c) Ergebnissynthese anhand einer SWOT-Analyse zur Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Krebsnachsorge in der Schweiz. Ergebnisse Fünf Hauptkategorien bilden die Grundlage für die Einordnung in die SWOT-Analyse. Die Förderung von Patient:innenorientierung und Interprofessionalität stehen als Stärken der PROM im Vordergrund. Komplexe Anforderungen an bestehende digitale Infrastruktur bilden eine Schwäche. Chancen werden in einer geschlossenen Versorgungskette und der Verringerung von Gesundheitskosten gesehen, während unklare Zuständigkeiten und das föderalistische Gesundheitssystem zu den Risiken zählen. Im Sinne der Ottawa-Charta der Gesundheitsförderung werden der Krebsliga Schweiz Aktivitäten vorgeschlagen. Schlussfolgerung Unter dem Anspruch der Chancengerechtigkeit sind PROM allen Betroffenen in der Schweiz zugänglich zu machen. Akteure und Organisationen sollen sich für eine flächendeckende Einführung von PROM in der onkologischen Nachsorge einsetzen.
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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 | 0,044 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».