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Enregistrement W7042412217

Patient-centered care in Parkinson's disease

2015· dissertation· en· W7042412217 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialHealth careMultidisciplinary approachDiseaseEmotional supportHealth professionalsMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient centeredness means providing care that is respectful of and responsive to individual patient preferences, needs and values, and ensuring that patient values guide all clinical decisions’.The concept assumes that both physicians and patients are experts; physicians in diagnostic and therapeutic procedures, patients by their personal experience. Van der Eijk examined how patient-centeredness could be defined, measured and improved in Parkinson care. Patients with Parkinson's disease(PD) become progressively disabled due to a mixture of cognitive, emotional and motor symptoms. Given the complex nature of the disease, delivering patient-centered care to PD patients is challenging. Preferably, Parkinson care is provided by a collaborative team of physicians, nurses, psychosocial caregivers and allied health experts. 'Patient-centeredness' implies that patients are invited to participate within this team. PD patients currently assume a passive role in healthcare, partially because this is the traditional approach, but also because they lack the tools to self-manage their condition. Van der Eijk found out that PD patients experience a lack of collaboration between their healthcare professionals. Additionally, patients urgently call for more and personally tailored information as well as emotional support to cope better with their disease. Van der Eijk collected patient-experiences in the Netherlands, Canada and the United States and evaluated regional multidisciplinary healthcare networks and online health communities. These innovations may improve the patient-centeredness of care and enhance communication among health professionals and patients, and support coordination of care across institutions. A personal health community is a private community governed by individual patients. Apart from the patient, participants include the caregiver and one or more (ideally all) health professionals involved. Patients favor the possibility to interact with their health professionals for emotional support and to obtain medical information. When technically well facilitated, the concept stimulates active patient involvement in their own health and healthcare.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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