A multi-level approach for the use of routinely collected patient-reported outcome measures (PROMs) data in healthcare systems
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome measures (PROMs) are instruments that measure health, including symptoms, functional status, health perceptions and health-related quality of life, as reported by patients themselves [ 1 ]. Today they gain importance in informing patients, caregivers, managers, and the public on the degree to which the goals of health care are attained. The introduction of PROMs into healthcare settings is not intended to replace existing outcome measures, but rather enhances health outcome measurement by making it more comprehensive and patient-centered. As such, PROMs data should be viewed as complimentary to various types of data traditionally collected in healthcare systems. The use of PROMs alongside clinician-reported outcomes and administrative data can better inform clinical and policy decisions. This underscores the importance of integrating PROMs into existing outcomes measurement systems and linking PROMs data with other patient data sources.
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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 | 0,192 | 0,356 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».