Understanding patient outcomes to develop a multimorbidity adapted patient-reported outcomes measure: a qualitative description of patient and provider perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multimorbidity is a complex health situation that requires interventions tailored to patient needs; the outcomes of such interventions are difficult to evaluate. The purpose of this study was to describe the outcomes of patient-centred interventions for people with multimorbidity from the patients' and healthcare providers' perspectives. METHODS: This study followed a qualitative descriptive design. Nine patients with multimorbidity and 18 healthcare professionals (nurses, general practitioners, nutritionists, and physical and respiratory therapists), participating in a multimorbidity-adapted intervention in primary care were recruited. Data were collected using semi-structured interviews with 12 open-ended questions. Triangulation of disciplines among interviewers, research team debriefing, data saturation assessment and iterative data collection and analysis ensured a rigorous research process. RESULTS: Outcome constructs described by participants covered a wide range of themes and were grouped into seven outcome domains: Health Management, Physical Health, Functional Status, Psychosocial Health, Health-related Behaviours, General Health and Health Services. The description of constructs by stakeholders provides valuable insight on how outcomes are experienced and worded by patients. CONCLUSION: Participants described a wide range of outcome constructs, which were relevant to and observable by patients and were in line with the clinical reality. The description provides a portrait of multimorbidity-adapted intervention outcomes that are significant for the selection and development of clinical research outcome measures.
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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 | 0,038 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».