Using Patient- and Family-Reported Outcome and Experience Measures Across Transitions of Care for Frail Older Adults Living at Home: A Meta-Narrative Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Our aim was to create a "storyline" that provides empirical explanation of stakeholders' perspectives underlying the use of patient- and family-reported outcome and experience measures to inform continuity across transitions in care for frail older adults and their family caregivers living at home. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a meta-narrative synthesis to explore stakeholder perspectives pertaining to use of patient-reported outcome and experience measures (PROMs and PREMs) across micro (patients, family caregivers, and healthcare providers), meso (organizational managers/executives/programs), and macro (decision-/policy-makers) levels in healthcare. Systematic searches identified 9,942 citations of which 40 were included based on full-text screening. RESULTS: PROMs and PREMS (54 PROMs; 4 PREMs; 1 with PROM and PREM elements; 6 unspecified PROMs) were rarely used to inform continuity across transitions of care and were typically used independently, rarely together (n = 3). Two overarching traditions motivated stakeholders' use. The first significant motivation by diverse stakeholders to use PROMs and PREMs was the desire to restore/support independence and care at home, predominantly at a micro-level. The second motivation to using PROMs and PREMs was to evaluate health services, including cost-effectiveness of programs and hospital discharge (planning); this focus was rarely at a macro-level and more often split between micro- and meso-levels of healthcare. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: The motivations underlying stakeholders' use of these tools were distinct, yet synergistic between the goals of person/family-centered care and healthcare system-level goals aimed at efficient use of health services. There is a missed opportunity here for PROMs and PREMs to be used together to inform continuity across transitions of care.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».