Patient-Reported Outcome Measures of Utilizing Person-Generated Health Data in the Case of Simulated Stroke Rehabilitation: Development Method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Person-generated health data (PGHD) are health data that people generate, record, and analyze for themselves. Although the health benefits of PGHD use have been reported, there is no systematic way for patients to measure and report the health effects they experience from using their PGHD. Patient-reported outcome measures (PROMs) allow patients to systematically self-report their outcomes of a health care service. They generate first-hand evidence of the impact of health care services and are able to reflect the real-world diversity of actual patients and management approaches. Therefore, this paper argues that a PROM of utilizing PGHD, or PROM-PGHD, is necessary to help build evidence-based practice in clinical work with PGHD. OBJECTIVE: This paper aims to describe a method for developing PROMs for people who are using PGHD in conjunction with their clinical care-PROM-PGHD, and the method is illustrated through a case study. METHODS: The five-step qualitative item review (QIR) method was augmented to guide the development of a PROM-PGHD. However, using QIR as a guide to develop a PROM-PGHD requires additional socio-technical consideration of the PGHD and the health technologies from which they are produced. Therefore, the QIR method is augmented for developing a PROM-PGHD, resulting in the PROM-PGHD development method. RESULTS: A worked example was used to illustrate how the PROM-PGHD development method may be used systematically to develop PROMs applicable across a range of PGHD technology types used in relation to various health conditions. CONCLUSIONS: This paper describes and illustrates a method for developing a PROM-PGHD, which may be applied to many different cases of health conditions and technology categories. When applied to other cases of health conditions and technology categories, the method could have broad relevance for evidence-based practice in clinical work with PGHD.
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 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 | 0,163 | 0,264 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».