定性研究探讨了患者报告的基于症状的风险分层系统的设计,用于疑似头癌转诊:EVEREST-HN计划中的工作包1和2的协议

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 在2009/2010年至2019/2020年期间,英格兰疑似头癌 (sHNC) 的转诊量显著增加.
• 很大一部分患者 (10人中1人) 错过了初次咨询的2周目标,导致患者焦虑.
• EVEREST-HN计划旨在通过患者报告的基于症状的风险分层系统重新设计sHNC转诊途径.

研究的目的:

• 为SYmptom iNput Clinical (SYNC) 系统开发一个优化的患者报告的症状问卷.
• 概述对SYNC系统的要求,以改善sHNC推.
• 与患者代表共同设计SYNC系统的关键元素,包括问卷和行为改变材料.

主要方法:

• 工作包1 (WP1) 将采用质量方法 (采访,观察,咨询记录) 与三个NHS信托机构的患者和临床医生进行.
• 第二个工作包 (WP2) 将涉及在线焦点小组,大声思考技术和基于经验的编码设计中的普通患者代表.
• 数据分析将利用快速定性分析,感应性主题分析以及定性/定量方法.

主要成果:

• 工作组1将收集有关患者语言的见解,以优化SYNC问卷和定义系统要求.
• 工作组2将根据患者和临床医生的投入共同设计SYNC问卷和相关的行为改变材料.
• 在EVEREST-HN计划将建立一个重新设计的sHNC转介路径.

结论:

• 在EVEREST-HN计划的初始工作包中,重点是开发和完善SYNC系统,以收集患者报告的症状.
• 与患者和临床医生共同设计SYNC系统对于有效和减少焦虑的转诊途径至关重要.
• 本研究协议概述了用于管理sHNC转介的新方法的基本步骤.