Online Patient-Reported Outcome Measure Engagement Is Dependent on Demographics and Locality: Findings From an Observational Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Online patient-reported outcome measures (PROMs) enable remote collection of perceptions of health status, function, and well-being. We aimed to explore patterns of PROM completion in patients with early inflammatory arthritis (EIA) recruited to the National Early Inflammatory Arthritis Audit (NEIAA). METHODS: NEIAA is an observational cohort study design; we included adults from this cohort with a new diagnosis of EIA from May 2018 to March 2020. The primary outcome was PROM completion at baseline, 3 months, and 12 months. Mixed effects logistic regression and spatial regression models were used to identify associations between demographics (age, gender, ethnicity, deprivation, smoking, and comorbidity), clinical commissioning groups, and PROM completion. RESULTS: Eleven thousand nine hundred eighty-six patients with EIA were included, of whom 5331 (44.5%) completed at least 1 PROM. Patients from ethnic minority backgrounds were less likely to return a PROM (adjusted odds ratio [aOR] 0.57, 95% CI 0.48-0.66). Greater deprivation (aOR 0.73, 95% CI 0.64-0.83), male gender (aOR 0.86, 95% CI 0.78-0.94), higher comorbidity burden (aOR 0.95, 95% CI 0.91-0.99), and current smoker status (aOR 0.73, 95% CI 0.64-0.82) also reduced odds of PROM completion. Spatial analysis identified 2 regions with high (North of England) and low (Southeast of England) PROM completion. CONCLUSION: We define key patient characteristics (including ethnicity) that influence PROM engagement using a national clinical audit. We observed an association between locality and PROM completion, with varying response rates across regions of England. Completion rates could benefit from targeted education for these groups.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».