Implications of response shift for micro-, meso-, and macro-level healthcare decision-making using results of patient-reported outcome measures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Results of patient-reported outcome measures (PROMs) are increasingly used to inform healthcare decision-making. Research has shown that response shift can impact PROM results. As part of an international collaboration, our goal is to provide a framework regarding the implications of response shift at the level of patient care (micro), healthcare institute (meso), and healthcare policy (macro). METHODS: Empirical evidence of response shift that can influence patients' self-reported health and preferences provided the foundation for development of the framework. Measurement validity theory, hermeneutic philosophy, and micro-, meso-, and macro-level healthcare decision-making informed our theoretical analysis. RESULTS: At the micro-level, patients' self-reported health needs to be interpreted via dialogue with the clinician to avoid misinterpretation of PROM data due to response shift. It is also important to consider the potential impact of response shift on study results, when these are used to support decisions. At the meso-level, individual-level data should be examined for response shift before aggregating PROM data for decision-making related to quality improvement, performance monitoring, and accreditation. At the macro-level, critical reflection on the conceptualization of health is required to know whether response shift needs to be controlled for when PROM data are used to inform healthcare coverage. CONCLUSION: Given empirical evidence of response shift, there is a critical need for guidelines and knowledge translation to avoid potential misinterpretations of PROM results and consequential biases in decision-making. Our framework with guiding questions provides a structure for developing strategies to address potential impacts of response shift at micro-, meso-, and macro-levels.
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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 | 0,634 | 0,771 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».