Integration of electronic patient-reported outcomes into clinical workflows within the Epic electronic medical record.
Notice bibliographique
Résumé
102 Background: Electronic patient-reported outcome measures (ePROs) offer a new strategy for symptom assessment that can improve quality of life and prolong survival in routine cancer care. However, ePRO systems are often separate from existing electronic medical records (EMRs) and not well integrated into oncology clinics. In this pilot project, we assessed the feasibility and utility of integrating ePROs into our existing EMR and clinical workflows. Methods: The 10-question Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) was integrated into the Epic EMR at three outpatient clinics in the Duke Cancer Institute. Patients with active MyChart accounts were offered the ESAS survey prior to their visit, via the patient portal. ePRO data were routed to clinicians in tabular and graphical formats. A “SmartPhrase” facilitated easy data integration into clinical notes. We subsequently interviewed clinicians and optimized workflows. Several patient engagement strategies were used, including automated messages, phone call reminders, and electronic tablets, to increase response rate. Results: It was feasible to quickly customize and activate an ePRO in Epic. Over 10 months, 161 patients completed 208 ePRO surveys. Initially, 10-20% of eligible patients completed the MyChart questionnaire. Patient engagement strategies, including phone calls and personalized MyChart messages, had little effect. Ultimately, tablets were introduced in the clinic check-in process, increasing response rates to >90%. Clinicians reported positive regard for the system, and an impact on patient symptom management. Clinician workflow optimization resulted in minimal “clicks” in the EMR, and the SmartPhrase was used in 128 clinical notes. Conclusions: Integration of ePROs into the clinical setting poses three challenges: technical implementation, workflow optimization, and patient engagement. While technical implementation is important, it was the easiest to solve, with patient engagement as the greatest barrier. Clinicians value an integrated ePRO system that automatically routes data to the clinical note. The key to successful ePRO integration is in ease of use for both patients and clinicians.
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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 | 0,052 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».