A clinical perspective on electronically collecting patient-reported outcomes at the point-of-care for overactive bladder
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Collecting patient-reported outcomes (PROs) can inform the treatment and management of overactive bladder (OAB). However, collecting these data at the point-of-care can be time-consuming and have a negative impact on a clinic's workflow. The purpose of this study was to pilot a digital system for collecting PROs at the point-of-care and qualitatively assess clinicians' perspectives in terms of the system's impact on the delivery of care for OAB. METHODS: Patients visiting a urology clinic for OAB completed several PRO instruments using a tablet while awaiting assessment. Clinicians reviewed their responses using a digital dashboard during clinical encounters. Qualitative interviews were conducted with the clinicians, to assess the collection system's impact in terms of: 1) logistics, 2) workflow; 3) patient communication; 4) influence on clinical decisions; 5) user experiences; and 6) the care model. RESULTS: Six interviews were conducted and thematic saturation was met, with several themes emerging. All participants were generally positive regarding the use of the digital collecting system. Participants felt that the dashboard improved workflow and enhanced communication with patients, but it was not thought to be any more influential on clinical decision-making than conventional collection methods. Several aspects of the digital PRO collection system were identified as needing improvement. CONCLUSIONS: The digital PRO collection system used at the point-of-care had a positive impact on the delivery of care for OAB. The results from this study could provide insight to other urologists who are interested in collecting PROs in their clinic.
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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 | 0,067 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».