Optimizing Patient-Reported Outcome Collection and Documentation in Medical Music Therapy: Process-Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To measure the effectiveness of nonpharmacologic interventions delivered during clinical care, investigators need to ensure robust and routine data collection without disrupting individualized patient care or adding unnecessary documentation burden. OBJECTIVE: A process-improvement study was undertaken to improve documentation consistency and increase the capture of patient-reported outcomes (PROs; ie, stress, pain, anxiety, and coping) within a medical music therapy (MT) team. METHODS: We used 2 Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles to improve documentation processes among an MT team (13.3 clinical full-time equivalent staff). Trainings focused on providing skills and resources for optimizing pre- and postsession PRO collection, specific guidelines for entering session data in the electronic health record, and opportunities for the team to provide feedback. Two comparisons of therapists' PRO collection rates were conducted: (1) between the 6 months before PDSA Cycle 1 (T0) and PDSA Cycle 1 (T1), and (2) between T1 and PDSA Cycle 2 (T2). RESULTS: Music therapists' rates of capturing any PRO within MT sessions increased significantly (P<.001) from T0 to T1 and from T1 to T2 for all domains, including stress (4/2758, 0.1% at T0; 1012/2786, 36.3% at T1; and 393/775, 50.7% at T2), pain (820/2758, 29.7% at T0; 1444/2786, 51.8% at T1; and 476/775, 61.4% at T2), anxiety (499/2758, 18.1% at T0; 950/2786, 34.1% at T1; and 400/775, 51.6% at T2), and coping (0/2758, 0% at T0; 571/2786, 20.5% at T1; and 319/775, 41.2% at T2). Music therapists' feedback and findings from a retrospective analysis were used to create an improved electronic health record documentation template. CONCLUSIONS: Rates of PRO data collection improved within the medical MT team. Although the process improvement in this study was applied to a nonpharmacologic MT intervention, the principles are applicable to numerous inpatient clinical providers. As hospitals continue to implement nonpharmacologic therapies in response to the Joint Commission's recommendations, routine PRO collection will provide future researchers with the ability to evaluate the impact of these therapies on pain relief and opioid use.
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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 | 0,067 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».