Evaluating cancer patient–reported outcome measures: Readability and implications for clinical use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of patient-reported outcome measures (PROMs) are well known; however, their readability has come into question because multiple PROMs have been found to be incomprehensible to patients. This is a critical safety and equity consideration because PROMs are increasingly being integrated into routine clinical practice. A key strategy for promoting patient comprehension is the use of plain language. The aim of this study was to determine whether PROMs routinely used in the cancer setting meet plain-language best practices. METHODS: To report the plain-language level of each PROM, readability (Fry Readability Graph, Simple Measure of Gobbledygook, Flesch Reading Ease, and FORCAST) and understandability assessments (Patient Education Materials Assessment Tool [PEMAT] for Printable Materials) were performed. PROMs at grade level 6 or lower and with PEMAT scores greater than 80% were considered to meet plain-language best practices. PROMs were divided into 4 domains (physical, emotional, social, and quality of life) and 17 dimensions (eg, pain was a dimension of the physical domain). A subanalysis was conducted to determine whether specific domains and dimensions were more likely to adhere to plain-language best practices. RESULTS: More than half of the 45 PROMs evaluated (n = 33 [73%]) had a grade level higher than 6. Understandability scores ranged from 29% to 100%. The majority of the PROMs that did not meet plain-language best practices were within the physical and emotional domains and focused on the patient's symptom experience. CONCLUSIONS: This evaluation shows that more than half of the most commonly used cancer PROMs do not meet plain-language best practices. Practice implications include the necessity for plain-language assessment during the PROM validation process, the consideration of plain language in PROM selection, and plain-language review and editing of low-scoring PROMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».