Feasibility of collecting routine information for clinical and research purposes via electronic format questionnaire.
Notice bibliographique
Résumé
167 Background: Patient demographics, lifestyle factors, and past medical history enable clinicians to optimize care plans, and be useful for health services research. Unfortunately, these data are often recorded inconsistently in the medical chart. In 2015, we tested a paper-form questionnaire to collect such data systematically in the outpatient setting. This current study assessed the feasibility (applicability, acceptability, practicality) of administering the questionnaire via electronic format (iPad). Objectives: To examine whether the electronic format of the questionnaire was (1) applicable (reliable and complete data); (2) acceptable to patients; and (3) practical for clinic utilization. Methods: New adult cancer patients visiting the thoracic cancer clinic at Princess Margaret Cancer Centre in summer, 2016 were asked to complete a Patient Health Questionnaire via iPad devices. This questionnaire was developed through trial testing in addition to literature review, expert opinion, and prior paper-based testing. Results: In 62 new patients (57% male, mean age 66 years old), this electronic questionnaire took on average 25 minutes to complete. The electronic questionnaire was applicable (89% completed the questionnaire, reliable data) and acceptable (69% were happy to complete, 69% found questionnaire useful, 61% thought it asked the right questions, 71% did not think it made clinic visits more difficult). For practicality, although the data were easily interpretable by clinicians, 48% of patients failed to complete the questionnaire before they were seen by their clinicians. Conclusions: Though feasible to collect electronically standardized demographics, lifestyle, and past medical history routinely, timeliness was an issue. Earlier arrival times or completion at home may be necessary to improve clinical utility of the questionnaire.
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 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 | 0,099 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».