A narrative review of current evidence supporting the implementation of electronic patient-reported outcome measures in the management of chronic diseases
Notice bibliographique
Résumé
An application of telemedicine of growing interest and relevance is the use of personal computers and mobile devices to collect patient-reported outcomes (PROs). PROs are self-reports of patients' health status without interpretation by anyone else. The tools developed to assess PROs are known as patient-reported outcomes measures (PROMs). The technological innovations that have led to an increased ownership of electronic devices have also facilitated the development of electronic PROMs (ePROMs). ePROMs are a conduit for telemedicine in the care of patients with chronic diseases. Various studies have demonstrated that the use of ePROMs in routine clinical practice is both acceptable and feasible with patients increasingly expressing a preference for an electronic mode of administration. There is increasing evidence that the use of electronic patient-reported outcome (ePROMs) could have significant impacts on outcomes valued by patients, healthcare providers and researchers. Whilst the development and implementation of these systems may be initially costly and resource-intensive, patient preferences and existing evidence to support their implementation suggests the need for continued research prioritisation in this area. This narrative review summarises and discusses evidence of the impact of ePROMs on clinical parameters and outcomes relevant to chronic diseases. We also explore recently published literature regarding issues that may influence the robust implementation of ePROMs for routine clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».