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Enregistrement W2974441391

Rheum4U: Development and testing of a web-based tool for improving the quality of care for patients with rheumatoid arthritis.

2019· article· en· W2974441391 sur OpenAlexaff
Claire Barber, Namneet Sandhu, James A. Rankin, Paul MacMullan, Deborah A. Marshall, Cheryl Barnabé, Glen Hazlewood, Andrea Emrick, Martina Stevenson, Karen L. Then, Susanne M. Benseler, Marinka Twilt, Dianne Mosher

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUsabilityHealth careRheumatoid arthritisWeb applicationPhysical therapyFamily medicineInternal medicineWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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