Rheum4U: Development and testing of a web-based tool for improving the quality of care for patients with rheumatoid arthritis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a web-based tool (Rheum4U) to capture clinically meaningful data to direct treatment. Rheum4U integrates longitudinal clinical data capture of rheumatoid arthritis (RA) disease activity measures and patient-reported outcomes measures (PROMs). This study tests the feasibility, acceptability and efficiency of Rheum4U among patients and healthcare providers. METHODS: Rheum4U was developed in two phases: P1 design and development; and P2 pilot testing. P1: A working group of rheumatologists and researchers (n=13) performed a prioritisation exercise to determine data elements to be included in the platform. The specifications were finalised and supplied to the platform developer. Alpha testing was performed to correct initial software bugs. 18 testers (physicians, nurses and recruited non-patient lay-testers) beta tested Rheum4U for usability. P2: Rheum4U was piloted in 2 rheumatology clinics and evaluated for feasibility, efficiency and acceptability using interviews, observation and questionnaires with patients and healthcare providers. RESULTS: 110 RA patients, 9 rheumatologists and 9 allied health providers participated in the pilot. Mean patient age was 53 years and 74% were female. The majority (86%) were satisfied or very satisfied with online data entry and 79% preferred it to paper entry. Healthcare providers found Rheum4U easy and clear to use (90%), and they perceived that it improved their job performance (91%). Completeness and easy availability of the patient information improved clinic efficiency. CONCLUSIONS: Rheum4U highlights the benefits of a web-based tool for clinical care, quality improvement and research in the clinic and this study provides valuable information to inform full platform implementation.
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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 | 0,027 | 0,033 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».