Implementing patient-reported outcomes in routine clinical care for diverse and underrepresented patients in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcomes (PROs) are used increasingly in routine clinical care and inform policies, reimbursements, and quality improvement. Less is known regarding PRO implementation in routine clinical care for diverse and underrepresented patient populations. OBJECTIVE: This review aims to identify studies of PRO implementation in diverse and underrepresented patient populations, elucidate representation of clinical specialties, assess implementation outcomes, and synthesize patient needs, concerns, and preferences. METHODS: MEDLINE, Embase, Web of Science, CINAHL, and PsycINFO were searched September 2021 for studies aiming to study PRO implementation in diverse and underrepresented patient populations within the United States. Studies were screened and data extracted by three independent reviewers. Implementation outcomes were assessed according to Proctor et al. taxonomy. A descriptive analysis of data was conducted. RESULTS: The search yielded 8,687 records, and 28 studies met inclusion criteria. The majority were observational cohort studies (n = 21, 75%) and conducted in primary care (n = 10, 36%). Most studies included majority female (n = 19, 68%) and non-White populations (n = 15, 54%), while fewer reported socioeconomic (n = 11, 39%) or insurance status (n = 9, 32.1%). Most studies assessed implementation outcomes of feasibility (n = 27, 96%) and acceptability (n = 19, 68%); costs (n = 3, 11%), penetration (n = 1, 4%), and sustainability (n = 1, 4%) were infrequently assessed. CONCLUSION: PRO implementation in routine clinical care for diverse and underrepresented patient populations is generally feasible and acceptable. Research is lacking in key clinical specialties. Further work is needed to understand how health disparities drive PRO implementation outcomes.
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 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 | 0,056 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».