A person-centered e-proms multi-faceted intervention to improve patient experience and health outcomes: A multi-site implementation study in diverse ambulatory oncology practices.
Notice bibliographique
Résumé
182 Background: The Improving Patient Experience and Health Outcomes Collaborative (iPEHOC) aims to improve health outcomes through uptake of electronic patient reported outcome measures (e-PROMs) in oncology practices in Ontario and Quebec. Building on screening with the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), e-PROMs were triggered based on cut scores to focus multidimensional assessment and management of pain (BPI), fatigue (CFS), anxiety (GAD-7) and depression (PHQ-9). Methods: Multifaceted implementation strategies and practice change coaching facilitated the use of e-PROMs to improve symptom outcomes. A mixed-method, pre-post quasi-experimental design assessed process and impact of the intervention on symptom screening rates, symptom burden, patient experience and activation, clinician satisfaction, team collaboration and health care use. Mann-Whitney U statistics examined significance of change from baseline to the 8-month post comparison. Qualitative data explored uptake of e-PROMs in practice. Results: Over the implementation period 10,248 ESAS screens were completed in iPEHOC clinics; 17.5% triggered an additional e-PROM. A slight improvement was noted in person-centeredness of communication (mean change of 1.43 to 1.37; four-point scale of 1 = very satisfied, 4 = very dissatisfied) and in team collaboration. A significant increase in patient activation levels (p = 0.045) was related to decreased emergency department visits (2% pre/post change, p = 0.81) and hospitalization within 30 days of an e-PROMs completion (2.2% change, p = 0.034) in Ontario. Patients and clinicians perceived e-PROMs as valuable to focus communication in the clinic visit and for shared treatment planning. Focus group data suggests that patients use e-PROMs as a ‘self-check-in’, to communicate their symptoms and normalize disclosure of depression in clinical care. Conclusions: Uptake of e-PROMs in diverse settings is complex and demanding. Improving symptom management quality requires PROM data to be fed-back for ‘real-time’ use in the clinical encounter and practice change facilitation for meaningful use in routine care.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».