Patient-reported outcome measures in the care of in-centre hemodialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
Kidney failure requiring dialysis is associated with high symptom burden and low health-related quality of life (HRQL). Patient-reported outcome measures (PROMs) are standardized instruments that capture patients' symptom burden, level of functioning, and HRQL. The routine use of PROMs can be used to monitor aspects of patients' health that may otherwise be overlooked, inform care planning, and facilitate the introduction of treatments. Incorporating PROMs into clinical practice is an appropriate strategy to engage patients and enhance their role in decisions regarding their care and outcomes. However, the implementation of PROMs measurement and associated interventions can be challenging given the nature of clinical practice in busy hemodialysis units, the variations in organization and clinical workflow across units, as well as regional programs. Implementing PROMs and linking these with actionable treatment aids to alleviate bothersome symptoms and improve patients' wellbeing is key to improving patients' health. Other considerations in implementing PROMs within a hemodialysis setting include integration into electronic medical records, purchase and configuration of electronic tools (i.e., tablets), storage and disinfection of such tools, and ongoing IT resources. It is important to train clinicians on the practical elements of using PROMs, however there is also a need to engage clinicians to use PROMs on an ongoing basis. This article describes how PROMs have been implemented at in-centre hemodialysis units in Alberta, Canada, addressing each of these elements.
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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 | 0,018 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».