Web-Based System to Capture Consistent and Complete Real-world Data of Physical Therapy Interventions Following Total Knee Replacement: Design and Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic health records (EHRs) have the potential to facilitate consistent clinical data capture to support excellence in patient care, quality improvement, and knowledge generation. Despite widespread EHR use, the vision to transform health care system and its data to a "learning health care system" generating knowledge from real-world data is limited by the lack of consistent, structured clinical data. OBJECTIVE: The purpose of this paper was to demonstrate the design of a web-based structured clinical intervention data capture system and its evaluation in practice. The use case was ambulatory physical therapy (PT) treatment after total knee replacement (TKR), one of the most common and costly procedures today. METHODS: To identify the PT intervention type and intensity (or dose) used to treat patients with knee arthritis following TKR, an iterative user-centered design process refined an initial list of PT interventions generated during preliminary chart reviews. Input from practicing physical therapists and national and international experts refined and categorized the interventions. Next, a web-based, hierarchical structured system for intervention and intensity documentation was designed and deployed. RESULTS: The PT documentation system was implemented by 114 physical therapists agreeing to record all interventions at patient visits. Data for 161 patients with 2615 PT visits were entered by 83 physical therapists. No technical problems with data entry were reported, and data entry required less than 2 minutes per visit. A total of 42 (2%) interventions could not be categorized and were recorded using free text. CONCLUSIONS: The use of user-centered design principles provides a road map for developing clinically feasible data capture systems that employ structured collection of uniform data for use by multiple practitioners across institutions to complement and augment existing EHRs. Secondarily, these data can be analyzed to define best practices and disseminate knowledge to practice.
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 | 0,022 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».