Patient-Centered Care and Patient-Reported Measures: Let’s Look Before We Leap
Notice bibliographique
Résumé
This commentary focuses on patient-reported measures as tools to support patient-centered care for patients with multiple chronic conditions (MCCs). We argue that those using patient-reported measures in care management or evaluation of services for MCC patients should do so in recognition of the challenges involved in treating them. MCC patient care is challenging because (1) it is difficult to specify the causes of particular symptoms; (2) assessment of many important symptoms relies on subjective report; and (3) patients require care from a variety of providers. Due to the multiple domains of health affected in single individuals, and the large variation in needs, care that is holistic and individualized (i.e. patient-centered) is appropriate for MCC patients. However, due to the afore-mentioned challenges, it is important to carefully consider what this care entails and how practical contexts shape it. Patient-centered care for MCC patients implies continuous, dialogic patient-provider relationships, and the formulation of coherent and adaptive multi-disciplinary care protocols. We identify two broadly defined contextual influences on the nature and quality of these processes and their outputs: (1) busy practice settings and (2) fragmented information technology. We then identify several consequences that may result from inattention to these contextual influences upon introduction of patient-reported measure applications. To maximize the benefits, and minimize the harms of patient-reported measure use, we encourage policy makers and providers to attend carefully to these and other important contextual factors before, during and after the introduction of patient-reported measure initiatives.
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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 | 0,071 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,075 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».