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Enregistrement W4410943834 · doi:10.2196/59683

Practical Approaches to Patient-Centered Care in Europe: Mixed Methods Study Developing a Conceptual Framework for Comprehensive Cancer Care Networks

2025· article· en· W4410943834 sur OpenAlexvenueno aff
Emily Hickmann, Peggy Richter, Hannes Schlieter, Maja Čemažar, Marjetka Jelenc, Xavier Troussard, Simone Wesselmann

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCancerComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In contemporary health care, patient-centered care has emerged as a pivotal paradigm shift that redefines the traditional physician-centric model. Particularly in the context of cancer care, marked by its intricate nature and emotional impact, there is a pressing requirement to rethink how health care is delivered. In this context, comprehensive cancer care networks (CCCNs) provide a new means of structuring and delivering quality cancer care, recognizing each patient's unique preferences and needs. OBJECTIVE: This study aimed to establish a consistent definition and framework for patient centeredness in CCCNs, facilitating the integration of a patient-centered approach to enhance care quality. METHODS: We conducted an umbrella review focusing on generic and oncology-specific dimensions of patient centeredness to establish the definition and framework. The data were analyzed and synthesized using an inductive category development approach, which guided the derivation of dimensions for the framework. The review was complemented by a survey of 23 key stakeholders within CCCNs and a focus group with patient representatives. This process involved iterative group discussions to achieve consensus on the framework and definition. RESULTS: The study presents a robust definition and framework of patient centeredness tailored to CCCNs, validated by an initial agreement rate of 96% among survey respondents. Patient centeredness in a CCCN is defined as a philosophy of care prioritizing the physical, emotional, and social needs and personal values of patients with cancer at every step of the patient pathway. In patient-centered CCCNs, patients are empowered and engaged in becoming active partners in health care in relation to their individual preferences and capabilities, with the goal of providing personalized, high-quality, holistic care with the best possible outcomes. The framework comprises 8 primary dimensions: empowering patients, engaging and involving patients, treating the patient as a unique person, enhancing the therapeutic relationship, enhancing a patient-centered culture, providing holistic care, recognizing and supporting the health care professional as a person, and coordinating care. Each dimension is supported by specific subdimensions and actionable patient-centered activities that facilitate practical implementation. CONCLUSIONS: The results provide a comprehensive perspective on the complex elements that compose patient-centered care within CCCNs in Europe. This contributes to a better understanding and application of patient centeredness in cancer care and possibly other contexts. The results presented in this paper promise to support cancer care networks and other health care contexts in creating a patient-centered environment where patients feel genuinely heard, valued, and actively engaged in their care decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,154
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1540,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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