A codevelopment process to advance methods for the use of patient‐reported outcome measures and patient‐reported experience measures with people who are homeless and experience chronic illness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People who experience social disadvantage including homelessness suffer from numerous ill health effects when compared to the general public. Use of patient-reported outcome measures (PROMs) and patient-reported experience measures (PREMs) enables collection of information from the point of view of the person receiving care. Involvement in research and health care decision-making, a process that can be facilitated by the use of PROMs and PREMs, is one way to promote equity in care. METHODS: This article reports on a codevelopment and consultation study investigating the use of PROMs and PREMs with people who experience homelessness and chronic illness. Data were analysed according to interpretative phenomenological analysis. RESULTS: Committee members with lived experience identified three themes for the role of PROMs and PREMs in health care measurement: trust and relationship-building; health and quality of life; and equity, alongside specific recommendations for the design and administration of PROMs and PREMs. The codevelopment process is reported to demonstrate the meaningful investment in time, infrastructure and relationship-building required for successful partnership between researchers and people with lived experience of homelessness. CONCLUSION: PROMs and PREMs can be meaningful measurement tools for people who experience social disadvantage, but can be alienating or reproduce inequity if they fail to capture complexity or rely on hidden assumptions of key concepts. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: This study was conducted in active partnership between researchers and people with experience of homelessness and chronic illness, including priority setting for study design, data construction, analysis and coauthorship on this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».