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Enregistrement W3023835564 · doi:10.5435/jaaosglobal-d-20-00034

Integration of Patient-reported Outcomes in a Total Joint Arthroplasty Program at a High-volume Academic Medical Center

2020· article· en· W3023835564 sur OpenAlexaff
Surabhi Bhatt, Kristina Davis, David W. Manning, Cynthia Barnard, Terrance D. Peabody, Nan Rothrock

Notice bibliographique

RevueJAAOS Global Research and Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensBC Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationMedicinePhysical therapyPerioperativePopulationMedical physicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite widely appreciated barriers to successful clinical implementation, the literature regarding how to operationalize electronic health record-integrated patient-reported outcomes (PROs) remains sparse. We offer a detailed summary of the implementation of PROs into the standard of care at a major tertiary academic medical center. METHODS: Collection of four Patient-Reported Outcomes Measurement Information System computer adaptive tests was piloted in a large academic orthopaedic surgery ambulatory clinic starting in October 2016. The Patient-Reported Outcomes Measurement Information System computer adaptive tests (Physical Function, Pain Intensity, Pain Interference, and Ability to Return to Social Roles and Activities) were initially implemented as manual order sets to be administered before surgery through 2 years after surgery. Completion rate over time, mean time to completion for all PRO domains, and the overall distribution of symptom severity were used to evaluate the success of the pilot. A subsequent optimization and redesign of the pilot was conducted using tablets, automation of questionnaire deployment, and improved results review to address obstacles encountered during the pilot phase. RESULTS: Two thousand nine distinct joint arthroplasty patients (mean age = 65) completed at least one set of PRO assessments, with overall completion rates reaching 68% and mean completion time of 3 minutes. Focal points during the implementation process included engagement and training of staff, selection of an appropriate patient population and outcome measures, and user friendly data displays for patients and providers. CONCLUSION: Our pilot program successfully demonstrated that PROs can be administered, scored, and made immediately available within the electronic health record to patients and their providers with minimal disruption of clinical workflows. Although considerable operational and technological challenges remain, we found that the implementation of PROs in clinical care within an ambulatory practice at an academic medical center can be achieved through a constellation of several key factors.

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)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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