MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213220759 · doi:10.2196/30245

National Implementation of an Electronic Patient-Reported Outcome Measures Program for Joint Replacement Surgery: Pilot Study

2022· article· en· W4213220759 sur OpenAlexvenueno aff
Emma Heath, Ilana N. Ackerman, Michelle Lorimer, Sophia Rainbird, Grace O’Donohue, Andrew Brock, Stephen E. Graves, Ian A. Harris

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionElectronic data capturePatient-reported outcomeMedicineComputer scienceOperations managementMedical emergencyNursingEngineeringQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a global emphasis on expanding data collection for joint replacement procedures beyond implant attributes and progression to revision surgery. Patient-reported outcome measures (PROMs) are increasingly considered as an important measure of surgical outcomes from a patient's perspective. However, a major limitation preventing wider use of PROMs data in national data collection has been the inability to systematically collect and share electronic information with relevant stakeholders in a comprehensive and financially sustainable manner. OBJECTIVE: This study reports on the development of an electronic data capture and reporting system by a national registry for the collection of PROMs and the processes used to identify and overcome barriers to implementation and uptake. The study also aims to provide a cost breakdown of establishing and maintaining a nationwide electronic PROMs program. METHODS: Between 2018 and 2020, 3 governance and advisory committees were established to develop and implement a PROMs pilot program nested within a nationwide joint replacement registry. The program involved electronic collection of preoperative and 6-month postoperative data for hip, knee, or shoulder replacement surgery from 44 Australian hospitals. Resource requirements for the program included a project manager, software developers, data manager, and statistician. An online platform was tested, refined, and implemented for electronic PROMs collection with scalability considered for future expansion to all Australian hospitals and additional data fields. Technical capabilities included different access for multiple user types, patient registration, automatic reminders via SMS text messages and email, online consent, and patient outcome real-time dashboards accessible for different user groups (surgeons, patients, hospitals, and project stakeholders). RESULTS: During the PROMs pilot period there were 19,699 primary procedures undertaken with 10,204 registered procedures in the electronic system. This equated to 51.80% of people who had a joint replacement at participating hospitals during this period. Patient registration and data collection were efficient (20-30 seconds and 10-12 minutes, respectively). Engagement with the reporting dashboards (as a proportion of those who viewed their dashboard) varied by user group: 197/277 (71.1%) hospital administrators, 68/129 (52.7%) project stakeholders, 177/391 (45.3%) surgeons, and 1138/8840 patients (12.9%). Cost analysis determined an overall cost per patient of Aus $7-15 (approximately US $5-12) for 2 PROMs collections per joint replacement procedure once the program was established. CONCLUSIONS: Successful implementation of an orthopedic PROMs program with planned scalability for a broader national rollout requires significant funding and staffing resources. However, this expenditure can be considered worthwhile, given that collection and reporting of PROMs can drive health care improvement processes. Further consideration of strategies to improve stakeholder engagement with electronic reporting dashboards (particularly for patients and surgeons) will be critical to the ongoing success of a national PROMs program.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,156
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetTotal Knee Arthroplasty OutcomesTravaux en français237 207