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Enregistrement W3004501181 · doi:10.2196/15588

Benefits and Disadvantages of Electronic Patient-reported Outcome Measures: Systematic Review

2020· review· en· W3004501181 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewInclusion and exclusion criteriaQuality (philosophy)Data collectionPatient-reported outcomeComparabilityMEDLINEMedicineComputer scienceQuality of life (healthcare)Alternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-reported outcome measures (PROMs) are important in clinical practice and research. The growth of electronic health technologies provides unprecedented opportunities to systematically collect information via PROMs. OBJECTIVE: The aim of this study was to provide an objective and comprehensive overview of the benefits, barriers, and disadvantages of the digital collection of qualitative electronic patient-reported outcome measures (ePROMs). METHODS: We performed a systematic review of articles retrieved from PubMED and Web of Science. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed during all stages. The search strategy yielded a total of 2333 records, from which 32 met the predefined inclusion and exclusion criteria. The relevant ePROM-related information was extracted from each study. RESULTS: Results were clustered as benefits and disadvantages. Reported benefits of ePROMs were greater patient preference and acceptability, lower costs, similar or faster completion time, higher data quality and response rates, and facilitated symptom management and patient-clinician communication. Tablets were the most used ePROM modality (14/32, 44%), and, as a platform, Web-based systems were used the most (26/32, 81%). Potential disadvantages of ePROMs include privacy protection, a possible large initial financial investment, and exclusion of certain populations or the "digital divide." CONCLUSIONS: In conclusion, ePROMs offer many advantages over paper-based collection of patient-reported outcomes. Overall, ePROMs are preferred over paper-based methods, improve data quality, result in similar or faster completion time, decrease costs, and facilitate clinical decision making and symptom management. Disadvantages regarding ePROMs have been outlined, and suggestions are provided to overcome the barriers. We provide a path forward for researchers and clinicians interested in implementing ePROMs. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42018094795; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=94795.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,347 · 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