Perceived Barriers and Facilitators in Using Patient-Reported Outcome Systems for Cancer Care: Systematic Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is a major global health problem. Patient-reported outcome (PRO) systems have been developed to support the treatment of patients with cancer. Although clear evidence of the benefits of the routine use of electronic patient-reported outcomes (ePROs) exists, engaging physicians in using these systems has been challenging. OBJECTIVE: This study aims to identify and analyze what is currently known about health care professionals' (HCPs) perceived barriers and facilitators that exist and influence the use of ePRO systems for cancer care. METHODS: We carried out a systematic mapping study by conducting searches of 3 databases (Association for Computing Machinery, PubMed, and Scopus). Eligible papers were published between 2010 and 2021, and they described HCPs' perspectives on using ePROs. The data on the included papers were extracted, a thematic meta-synthesis was performed, and 7 themes were summarized into 3 categories. RESULTS: A total of 17 papers were included in the study. The HCPs' perceived barriers and facilitators of using ePROs can be summarized into 7 themes: clinical workflow, organization and infrastructure, value to patients, value to HCPs, digital health literacy, usability, and data visualization and perceived features. These themes can be further summarized into 3 categories: work environment, value to users, and suggested features. According to the study, ePROs should be interoperable with hospital electronic health records and adapted to the hospital workflow. HCPs should get appropriate support for their use. Additional features are needed for ePROs, and special attention should be paid to data visualization. Patients should have the option to use web-based ePROs at home and complete it at the time most valuable to the treatment. Patients' ePRO notes need attention during clinical visits, but ePRO use should not limit patient-clinician face-to-face communication. CONCLUSIONS: The study revealed that several aspects need improvement in ePROs and their operating environments. By improving these aspects, HCPs' experience with ePROs will enhance, and thus, there will be more facilitating factors for HCPs to use ePROs than those available today. More national and international knowledge about using ePROs is still needed to cover the need for information to develop them and their operating environments to meet the needs of HCPs.
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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 | 0,075 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».