PRO-based follow-up as a means of self-management support – an interpretive description of the patient perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an increasing focus on the use of patient-reported outcome (PRO) measures to improve the quality and effectiveness of health care. PRO-based follow-up is a new model of service delivery, where the patient's PRO measures are used as the very basis for outpatient follow-up. OBJECTIVES: This study aimed to explore how patients with epilepsy experience the use of PRO-based follow-up in three outpatient clinics in the Central Denmark Region. We also sought to explain how these experiences relate to self-management. METHODS: Interpretive description was the methodological approach. We conducted in-depth individual interviews with 29 patients referred to PRO-based follow-up, each of whom had completed at least two PRO questionnaires. Participants were sampled based on purposive and theoretical sampling. RESULTS: PRO-based follow-up may support patients' self-management by a) increasing awareness of psychosocial problems, b) improving communication, c) increasing understanding of symptoms, d) facilitating change in health behavior and e) strengthening autonomy. Inhibitors for PRO measures as a means of self-management support were identified as a) feelings of rejection and disconnection, b) incomprehension of purpose of PRO-based follow-up, c) PRO measures being too standardized and negative and d) lack of confidence in own ability to assess PRO questionnaires. CONCLUSION: The findings demonstrate broad variation in the influences of PRO measures on patient's self-management in life with epilepsy. Sense of ownership may explain this variation. We suggest supplementary clinical initiatives in order to enhance the benefits from PRO-based follow-up, particularly on how patients are allocated to this health care service.
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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 | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».