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Enregistrement W1713926677 · doi:10.2196/resprot.4591

Evaluating Comparative Effectiveness Research Priorities for Care Coordination in Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Community-Based eDelphi Study

2015· article· en· W1713926677 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Stellefson, Julia M. Alber, Samantha R. Paige, Daniela Castro, Briana Singh

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Health StatisticsCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésStakeholderLikert scaleMedical educationComparative effectiveness researchMedicineData collectionFamily medicinePsychologyNursingAlternative medicinePublic relationsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite research supporting the use of care coordination in chronic obstructive pulmonary disease (COPD), there is relatively little known about the comparative effectiveness of different strategies used to organize care for patients. To investigate the most important COPD care coordination strategies, community-based stakeholder input is needed, especially from medically underserved populations. Web-based platforms are electronic tools now being used to bring together individuals from underrepresented populations to share input and obtain clarification on comparative effectiveness research (CER) ideas, questions, and hypotheses. OBJECTIVE: Use low computer-literate, collaborative survey technology to evaluate stakeholder priorities for CER in COPD care coordination. METHODS: A mixed-method, concurrent triangulation design was used to collect survey data from a virtual advisory board of community-based stakeholders including medically underserved patients with COPD, informal caregivers, clinicians, and research scientists. The eDelphi method was used to conduct 3 iterative rounds of Web-based surveys. In the first 2 survey rounds, panelists viewed a series of "mini research prospectus" YouTube video presentations and rated their level of agreement with the importance of 10 COPD care coordination topics using 7-point Likert scales. In the final third-round survey, panelists ranked (1=most important, 8=least important) and commented on 8 remaining topics that panelists favored most throughout the first 2 survey rounds. Following the third-round survey, panelists were asked to provide feedback on the potential impact of a Web-based stakeholder engagement network dedicated to improving CER in COPD. RESULTS: Thirty-seven panelists rated the following care coordination topics as most important (lower means indicate greater importance): (1) measurement of quality of care (mean 2.73, SD 1.95); (2) management of COPD with other chronic health issues (mean 2.92, SD 1.67); (3) pulmonary rehabilitation as a model for care (mean 3.72; SD 1.93); (4) quality of care coordination (mean 4.12, SD 2.41); and (5) comprehensive COPD patient education (mean 4.27, SD 2.38). Stakeholder comments on the relative importance of these care coordination topics primarily addressed the importance of comparing strategies for COPD symptom management and evaluating new methods for patient-provider communication. Approximately one half of the virtual panel assembled indicated that a Web-based stakeholder engagement network could enable more online community meetings (n=19/37, 51%) and facilitate more opportunities to suggest, comment on, and vote for new CER ideas in COPD (n=18/37, 49%). CONCLUSIONS: Members of this unique virtual advisory board engaged in a structured Web-based communication process that identified the most important community-specific COPD care coordination research topics and questions. Findings from this study support the need for more CER that evaluates quality of care measures used to assess the delivery of treatments and interventions among medically underserved patients with COPD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,818
Tête enseignante GPT0,728
Écart entre enseignants0,090 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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