PROMs in der onkologischen Nachsorge der Schweiz : eine SWOT-Analyse auf Basis von Expert:innen-Interviews
Notice bibliographique
Résumé
Einleitung: In der Schweiz leben rund 400'000 Personen mit und nach Krebs, wovon viele eine geringere Lebensqualität aufweisen als vor der Erkrankung. PROMs (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: Diese Bachelorarbeit hat zum Ziel, Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken des Einsatzes von PROMs in der onkologischen Nachsorge zu eruieren und daraus Handlungsempfehlungen für die Krebsliga Schweiz abzuleiten. Methode: Dafür wurden leitfadengestützte Expert:innen-Interviews mit Fachpersonen und Personen, die mit und nach Krebs leben, geführt und die Ergebnisse in einer SWOTAnalyse synthetisiert. Zentrale Ergebnisse: Die Ergebnisse zeigen, dass die Patient:innenorientierung und die Förderung der Interprofessionalität grosse Stärken der PROMs sind, wohingegen die benötigte digitale Infrastruktur eine Schwäche darstellt. Chancen werden in einer geschlossenen Versorgungskette und der Verringerung von Gesundheitskosten gesehen, während unklare Zuständigkeiten und das föderalistische Gesundheitssystem zu den Risiken zählen. Der Krebsliga Schweiz werden im Sinne der Ottawa Charta der Gesundheitsförderung (WHO, 1986) Aktivitäten auf drei Ebenen vorgeschlagen. Schlussfolgerung: Diskutiert werden unter anderem die Verknüpfung zur Prävention in der Gesundheitsversorgung und die Möglichkeit zur Patient:innenorientierung über die gesamte Versorgungskette mit Unterstützung der interprofessionellen Zusammenarbeit.
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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 | 0,026 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».