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Enregistrement W3021779918 · doi:10.2196/15609

Using Electronic Data Collection Platforms to Assess Complementary and Integrative Health Patient-Reported Outcomes: Feasibility Project

2020· article· en· W3021779918 sur OpenAlexvenueno aff
Jolie Haun, Amy C. Alman, Christine Melillo, Maisha Standifer, Julie McMahon-Grenz, Marlena H. Shin, William A. Lapcevic, Nitin Patel, A. Rani Elwy

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseQuality Enhancement Research InitiativeOffice of Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésUsabilityMedicineHealth careData collectionSurvey data collectionWeb applicationPatient portalQuality managementMedical emergencyFamily medicineWorld Wide WebComputer scienceBusinessService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Veteran Administration (VA) Office of Patient-Centered Care and Cultural Transformation is invested in improving veteran health through a whole-person approach while taking advantage of the electronic resources suite available through the VA. Currently, there is no standardized process to collect and integrate electronic patient-reported outcomes (ePROs) of complementary and integrative health (CIH) into clinical care using a web-based survey platform. This quality improvement project enrolled veterans attending CIH appointments within a VA facility and used web-based technologies to collect ePROs. OBJECTIVE: This study aimed to (1) determine a practical process for collecting ePROs using patient email services and a web-based survey platform and (2) conduct analyses of survey data using repeated measures to estimate the effects of CIH on patient outcomes. METHODS: In total, 100 veterans from one VA facility, comprising 11 cohorts, agreed to participate. The VA patient email services (Secure Messaging) were used to manually send links to a 16-item web-based survey stored on a secure web-based survey storage platform (Qualtrics). Each survey included questions about patient outcomes from CIH programs. Each cohort was sent survey links via Secure Messaging (SM) at 6 time points: weeks 1 through 4, week 8, and week 12. Process evaluation interviews were conducted with five primary care providers to assess barriers and facilitators to using the patient-reported outcome survey in usual care. RESULTS: This quality improvement project demonstrated the usability of SM and Qualtrics for ePRO collection. However, SM for ePROs was labor intensive for providers. Descriptive statistics on health competence (2-item Perceived Health Competence Scale), physical and mental health (Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Global-10), and stress (4-item Perceived Stress Scale) indicated that scores did not significantly change over time. Survey response rates varied (18/100, 18.0%-42/100, 42.0%) across each of the 12 weekly survey periods. In total, 74 of 100 participants provided ≥1 survey, and 90% (66/74) were female. The majority, 62% (33/53) of participants, who reported the use of any CIH modality, reported the use of two or more unique modalities. Primary care providers highlighted specific challenges with SM and offered solutions regarding staff involvement in survey implementation. CONCLUSIONS: This quality improvement project informs our understanding of the processes currently available for using SM and web-based data platforms to collect ePROs. The study results indicate that although it is possible to use SM and web-based survey platforms for ePROs, automating scheduled administration will be necessary to reduce provider burden. The lack of significant change in ePROs may be due to standard measures taking a biomedical approach to wellness. Future work should focus on identifying ideal ePRO processes that would include standardized, whole-person measures of wellness.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,157 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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