Patient-Reported Outcome Measures in Routine Pediatric Clinical Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Integration of PROMs (Patient-reported outcome measures) in routine clinical care is growing but lacks consolidated evidence around its impact in pediatric care. This systematic review aims to evaluate the impact of integrating PROMs in routine pediatric clinical care on various outcomes in pediatric clinical care. Data Sources: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsychINFO and Cochrane library. Web of Science database was searched selectively to ensure extended coverage. Study Selection: We included longitudinal studies reporting on integration of PROMs in routine pediatric clinical care of chronic diseases. Studies in languages other than English, published prior to the year 2000, and reporting on secondary data were excluded. Data Extraction: Two reviewers independently extracted data from included studies. Extracted data included citation of each study, type of healthcare setting, location of the study, characteristics of patient population, type of chronic disease, name and type of PROM, mode of administration and reported outcomes. Results: Out of 6869 articles, titles and abstracts of 5416 articles and full text of 23 articles were screened in duplicate. Seven articles reporting results from 6 studies met eligibility criteria. Integration of PROMs increased identification and discussion around HRQOL, especially in psychosocial and emotional domains, but showed mixed results with the impact on quality of care. No studies assessed the impact of integrating PROMs on healthcare utilization. Limitations: Due to significant heterogeneity in the studies, a meta-analysis was not conducted. Conclusions: Integrating PROMs could have a positive impact on HRQOL however, further studies are required to determine the impact of PROMs in routine pediatric clinical care.
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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 | 0,026 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».