AO Patient Outcomes Center: Design, Implementation, and Evaluation of a Software Application for the Collection of Patient-Reported Outcome Measures in Orthopedic Outpatient Clinics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcomes are increasingly utilized in routine orthopedic clinical care. Computer adaptive tests (CATs) from the Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) offer a brief and precise assessment that is well suited for collection within busy clinical environments. However, software apps that support the administration and scoring of CATs, provide immediate access to patient-reported outcome (PRO) scores, and minimize clinician burden are not widely available. OBJECTIVE: Our objective was to design, implement, and test the feasibility and usability of a Web-based system for collecting CATs in orthopedic clinics. METHODS: AO Patient Outcomes Center (AOPOC) was subjected to 2 rounds of testing. Alpha testing was conducted in 3 orthopedic clinics to evaluate ease of use and feasibility of integration in clinics. Patients completed an assessment of PROMIS CATs and a usability survey. Clinicians participated in a brief semistructured interview. Beta-phase testing evaluated system performance through load testing and usability of the updated version of AOPOC. In both rounds of testing, user satisfaction, bugs, change requests, and performance of PROMIS CATs were captured. RESULTS: Patient feedback supported the ease of use in completing an assessment in AOPOC. Across both phases of testing, clinicians rated AOPOC as easy to use but noted difficulties in integrating a Web-based software application within their clinics. PROMIS CATs performed well; the default assessment of 2 CATs was completed quickly (mean 9.5 items) with a satisfactory range of measurement. CONCLUSION: AOPOC was demonstrated to be an easy-to-learn and easy-to-use software application for patients and clinicians that can be integrated into orthopedic clinical care. The workflow disruption in integrating any type of PRO collection must be addressed if patients' voices are to be better integrated in clinical care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle