Development of a Rheumatology-specific Patient Concerns Inventory and Its Use in the Rheumatology Outpatient Clinic Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Successful management of rheumatic conditions involves increasing complexity of care. Delivering this in a holistic way is a growing challenge. The aim of our study was to develop a Patient Concerns Inventory (PCI) and assess it in the rheumatology clinic setting. METHODS: This observational exploratory study occurred with 2 phases. In phase I, the PCI was developed after a systematic literature search, expert opinion, and 3 patient focus group discussions. In phase II, the PCI was piloted in a general rheumatology clinic. RESULTS: Fifty-four patients were assessed in the pre-PCI group and 51 in the post-PCI group. Median (IQR) duration of consultation was 8 min (5-14) without PCI and 15 min (10-20) with PCI. The pre-PCI group raised 335 concerns from 50 patients, median (IQR) of 5 (3-10) per patient, rising post-PCI to 521 concerns, median (IQR) of 9 (5-16) from 51 patients, p = 0.002. Additional concerns predominantly arose from "physical and functional well-being" and "social care and well-being" domains. Most patients rated their experience with their doctor in the consultation as excellent or outstanding across all 11 questions in the questionnaire, both before and after the introduction of the PCI to the clinic setting. CONCLUSION: The PCI is a useful holistic needs assessment tool for rheumatology clinics. Although its use may initially prolong the consultation slightly, patients can raise a significantly higher number of concerns, which does not occur at the expense of patient satisfaction. This may help in identifying areas of unmet needs that previously went unnoticed.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».