Technology-Enabled Health Care Collaboration in Pediatric Chronic Illness: Pre-Post Interventional Study for Feasibility, Acceptability, and Clinical Impact of an Electronic Health Record–Linked Platform for Patient-Clinician Partnership
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mobile health (mHealth) technology has the potential to support the Chronic Care Model's vision of closed feedback loops and patient-clinician partnerships. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility, acceptability, and short-term impact of an electronic health record-linked mHealth platform (Orchestra) supporting patient and clinician collaboration through real-time, bidirectional data sharing. METHODS: We conducted a 6-month prospective, pre-post, proof-of-concept study of Orchestra among patients and parents in the Cincinnati Children's Hospital inflammatory bowel disease (IBD) and cystic fibrosis (CF) clinics. Participants and clinicians used Orchestra during and between visits to complete and view patient-reported outcome (PRO) measures and previsit plans. Surveys completed at baseline and at 3- and 6-month follow-up visits plus data from the platform were used to assess outcomes including PRO completion rates, weekly platform use, disease self-efficacy, and impact on care. Analyses included descriptive statistics; pre-post comparisons; Pearson correlations; and, if applicable, effect sizes. RESULTS: We enrolled 92 participants (CF: n=52 and IBD: n=40), and 73% (67/92) completed the study. Average PRO completion was 61%, and average weekly platform use was 80%. Participants reported improvement in self-efficacy from baseline to 6 months (7.90 to 8.44; P=.006). At 6 months, most participants reported that the platform was useful (36/40, 90%) and had a positive impact on their care, including improved visit quality (33/40, 83%), visit collaboration (35/40, 88%), and visit preparation (31/40, 78%). PRO completion was positively associated with multiple indicators of care impact at 3 and 6 months. CONCLUSIONS: Use of an mHealth tool to support closed feedback loops through real-time data sharing and patient-clinician collaboration is feasible and shows indications of acceptability and promise as a strategy for improving pediatric chronic illness management.
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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».