Integrating Patient-Generated Health Data Into Clinical Care Settings or Clinical Decision-Making: Lessons Learned From Project HealthDesign
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-generated health data (PGHD) are health-related data created or recorded by patients to inform their self-care and understanding about their own health. PGHD is different from other patient-reported outcome data because the collection of data is patient-driven, not practice- or research-driven. Technical applications for assisting patients to collect PGHD supports self-management activities such as healthy eating and exercise and can be important for preventing and managing disease. Technological innovations (eg, activity trackers) are making it more common for people to collect PGHD, but little is known about how PGHD might be used in outpatient clinics. OBJECTIVE: The objective of our study was to examine the experiences of health care professionals who use PGHD in outpatient clinics. METHODS: We conducted an evaluation of Project HealthDesign Round 2 to synthesize findings from 5 studies funded to test tools designed to help patients collect PGHD and share these data with members of their health care team. We conducted semistructured interviews with 13 Project HealthDesign study team members and 12 health care professionals that participated in these studies. We used an immersion-crystallization approach to analyze data. Our findings provide important information related to health care professionals' attitudes toward and experiences with using PGHD in a clinical setting. RESULTS: Health care professionals identified 3 main benefits of PGHD accessibility in clinical settings: (1) deeper insight into a patient's condition; (2) more accurate patient information, particularly when of clinical relevance; and (3) insight into a patient's health between clinic visits, enabling revision of care plans for improved health goal achievement, while avoiding unnecessary clinic visits. Study participants also identified 3 areas of consideration when implementing collection and use of PGHD data in clinics: (1) developing practice workflows and protocols related to PGHD collection and use; (2) data storage, accessibility at the point of care, and privacy concerns; and (3) ease of using PGHD data. CONCLUSIONS: PGHD provides value to both patients and health care professionals. However, more research is needed to understand the benefit of using PGHD in clinical care and to identify the strategies and clinic workflow needs for optimizing these tools.
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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 | 0,176 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».