The Development of a Digital Patient-Reported Outcome Measurement for Adults With Chronic Disease (The Parsley Symptom Index): Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The monitoring and management of chronic illness has always been a challenge. Patient-reported outcome measures (PROMs) can be powerful tools for monitoring symptoms and guiding treatment of chronic diseases, but the available PROM tools are either too broad or too disease specific for the needs of a primary care practice focused on longitudinal care. OBJECTIVE: In this study we describe the development and preliminary validation of the Parsley Symptom Index (PSI). METHODS: This prospective cohort study took place from January 5, 2018, to June 05, 2020, among a sample of 4621 adult patients at Parsley Health. After a review of literature, followed by binning and winnowing of potential items, a 45-item PROM that also served as a review of systems (ROS) was developed. The PSI was deployed and completed by patients via an online portal. Construct and face validity was performed by clinicians, tested on patients, and feasibility was measured by response rate, completion rate, and percentage of missing data. RESULTS: The response rate for 12,175 collected PSIs was 93.72% (4331/4621) with a 100% item completion rate. A confirmatory factor analysis confirmed the model structure was satisfactory by a Comparative Fit Index of 0.943, Tucker-Lewis index of 0.938, and root mean square error of approximation of 0.028. CONCLUSIONS: A 45-item ROS-style PROM designed to capture chronic disease symptoms was developed, and preliminary validation suggests that the PSI can be deployed, completed, and helpful to both patients and clinicians.
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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».