Web-Based Patient-Reported Outcomes Using the International Consortium for Health Outcome Measurement Dataset in a Major German University Hospital: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collecting patient-reported outcome (PRO) data systematically enables objective evaluation of treatment and its related outcomes. Using disease-specific questionnaires developed by the International Consortium for Health Outcome Measurement (ICHOM) allows for comparison between physicians, hospitals, and even different countries. OBJECTIVE: This pilot project aimed to establish a digital system to measure PROs for new patients with breast cancer who attended the Charité Breast Center This approach should serve as a blueprint to further expand the PRO measurement to other disease entities and departments. METHODS: In November 2016, we implemented a Web-based system to collect PRO data at Charité Breast Center using the ICHOM dataset. All new patients at the Breast Center were enrolled and answered a predefined set of questions using a tablet computer. Once they started their treatment at Charité, automated emails were sent to the patients at predefined treatment points. Those emails contained a Web-based link through which they could access and answer questionnaires. RESULTS: By now, 541 patients have been enrolled and 2470 questionnaires initiated. Overall, 9.4% (51/541) of the patients were under the age of 40 years, 49.7% (269/541) between 40 and 60 years, 39.6% (214/541) between 60 and 80 years, and 1.3% (7/541) over the age of 80 years. The average return rate of questionnaires was 67.0%. When asked about the preference regarding paper versus Web-based questionnaires, 6.0% (8/134) of the patients between 50 and 60 years, 6.0% (9/150) between 60 and 70 years, and 12.7% (9/71) over the age of 70 years preferred paper versions. CONCLUSIONS: Measuring PRO in patients with breast cancer in an automated electronic version is possible across all age ranges while simultaneously achieving a high return rate.
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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».