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Enregistrement W4309165322 · doi:10.2196/38678

Adapting a Patient-Reported Outcome Measure to Digital Outpatient Specialist Health Care Services for Type 1 Diabetes: User Involvement Study

2022· article· en· W4309165322 sur OpenAlexvenueno aff
Heidi Holmen, Tone Singstad, Lis Ribu, Annesofie Lunde Jensen, Nina Mickelson Weldingh, Astrid Torbjørnsen

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesMeasure (data warehouse)MedicineDigital healthHealth careOutcome (game theory)Family medicineDiabetes mellitusNursingComputer scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes self-management is crucial for patients with type 1 diabetes, and digital services can support their self-management and facilitate flexible follow-up. The potential of using digital patient-reported outcome (PRO) measures in routine outpatient care is not fully used owing to a lack of adapted PRO measures. OBJECTIVE: This study presents the process of identifying and adapting a digital PRO measure for use in clinical diabetes practice and describes the preferred item topics of the adapted PRO measure, as reported by patients and diabetes specialist nurses. METHODS: With the involvement of patients, diabetes specialist nurses, management, and researchers, we hosted a series of workshops and 2 dialogue conferences. Scoping searches to identify relevant PRO measures formed the foundation for the process. An in-person dialogue conference was conducted with diabetes specialist nurses as participants, and a digital dialogue conference was conducted with patients with type 1 diabetes as participants. A diabetes-specific PRO measure was translated and adapted to our digital platform. Notes and summaries from the dialogue conferences were imported into NVivo (QSR International) and thematically analyzed as a single combined data set. RESULTS: The thematic analysis of the 2 dialogue conferences aimed to explore the views of patients with type 1 diabetes and diabetes specialist nurses on the outcomes necessary to measure. An overarching theme, Ensuring that the PRO measure captures the patients' needs precisely and accurately, in a way that facilitates care and communication with health care personnel, was identified and supported with data from both the patients and diabetes specialist nurses. This theme contained four categories: The need for explanatory text after questions to ensure understanding and accurate response, Capturing individual needs in standardized questions, getting to the heart of the patient's problem, and The questions increase patient reflection. CONCLUSIONS: We successfully conducted an iterative process that identified a PRO measure aligned with the topics raised by the diabetes specialist nurses. Similarly, the patients found the PRO measure to be relevant and one that was addressing their needs. Only minor adjustments were necessary when programming the PRO measure in the digital platform. Our management, patients, and diabetes specialist nurses had a valuable impact on the results. User involvement facilitated a specific focus on the clinical requests to be met by PRO measures and how they must be adapted to local and digital platforms. Overall, this has facilitated the current implementation of the adapted digital PRO measure.

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)0,000
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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