Advancing digital patient-centered measurement methods for team-based care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To conceptualize new methods for integrating patient-centered measurement into team-based care. Methods: A standalone portal was introduced into a rural clinic to support conceptualization of new methods for integration of patient-centered measurement in team-based care. The portal housed mental health-related online resources, three patient-reported measures and a self-action plan. Six providers and four patients used the portal for four months. Our data collection techniques included clinic discussions, one-on-one interviews, workflow diagrams and data generated through the portal. Analysis was supported through coding interview transcripts, looking across multiple sources of research data and research team discussions. Results: Our research team conceptualized five team-based patient-centered measurement methods through this study. Patient-centered measurement Team Mapping offfers a technique to provide greater clarity of care-team roles and responsibilities in data collected through patient-centered measurement. Longitudinal Care Alignment can guide the care-team on incorporating patient-centered measurement into ongoing provider-patient interactions. Digital Tool Exploration can be used to evaluate a team's readiness toward digital tool adoption, and the impact of these tools. Team-based quality improvement serves as a framework for engaging teams in patient-centered quality improvement. Shared learning is a method that promotes patientprovider interactions that validate patient's perspectives of their care. Conclusion: The portal illuminated new methods for the integration of patient-centered measurement in team-based care. The first three proposed patient-centered measurement methods provides ways to assess how a clinic can incorporate patient-centered measurement methods into team-based care. The latter two methods focus on the aim of patient-generated data in which patient's values and perspectives are represented and quality of patient-centered care can be evaluated. Further testing is needed to assess the utility of these patient-centered measurement methods across different clinical settings and domains.
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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 | 0,105 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».