Use of Patient-Reported Data within the Acute Healthcare Context: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcome measures (PROMs), patient-reported experience measures (PREMs) and patient satisfaction surveys provide important information on how care can be improved. However, data collection does not always translate to changes in practice or service delivery. This scoping review aimed to collect, map and report on the use of collected patient-reported data used within acute healthcare contexts for improvement to care or processes. Using JBI methods, an extensive search was undertaken of multiple health databases and trial registries for published and unpublished studies. The concepts of interest included the types and characteristics of published patient experience and PROMs research, with a specific focus on the ways in which data have been applied to clinical practice. Barriers and facilitators to the use of collected data were also explored. From 4057 records, 86 papers were included. Most research was undertaken in North America, Canada or the UK. The Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems tool (HCAHPS) was used most frequently for measuring patient satisfaction. Where reported, data were applied to improve patient-centred care and utilization of health resources. Gaps in the use of patient data within hospital services are noticeable. Engaging management and improving staff capability are needed to overcome barriers to implementation.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».