Patient-Reported Outcome and Experience Measures Administered by Dietitians in the Outpatient Setting: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how patients perceive their health and the experience with the dietitian is fundamental to providing patient-centred care. The types of patient reported measures (PRMs) used by outpatient dietitians is unclear. Guidance about use of PRMs for dietitians is also lacking. The aim of this systematic review was to synthesise evidence regarding the use of PRMs by dietitians in the outpatient setting and evaluate the methodological quality of studies evaluating the psychometric properties of PRMs. Eight databases were searched systematically for studies of dietitians working in the outpatient setting and administering a PRM. Forty-four studies were evaluated and described 58 different PRMs. These included direct nutrition related (n = 12 studies), clinical (n = 21 studies), and health-related quality of life PRMs (n = 24 studies); 1 study documented use of a patient-reported experience measure. A large range of PRMs are used by outpatient dietitians. Of the most common PRMs, the majority are administered in similar populations to the original validation study. Dietitians should use a combination of 3 PRMs: a generic health-related quality of life tool, an experience measure, and at least 1 clinical or direct nutrition-related measure. This will enable dietitians to fully capture the impact of their care on patients.
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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 | 0,015 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».