Uptake of pediatric patient-reported outcome and experience measures and challenges associated with their implementation in Alberta: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementing Patient-reported Outcome Measures (PROMs) and Patient-reported Experience Measures (PREMs) is an effective way to deliver patient- and family-centered care (PFCC). Although Alberta Health Services (AHS) is Canada's largest and fully integrated health system, PROMs and PREMs are yet to be routinely integrated into the pediatric healthcare system. This study addresses this gap by investigating the current uptake, barriers, and enablers for integrating PROMs and PREMs in Alberta's pediatric healthcare system. METHODS: Pediatric clinicians and academic researchers with experience using PROMs and PREMs were invited to complete a quantitative survey. Additionally, key stakeholders were qualitatively interviewed to understand current challenges in implementing pediatric PROMs and PREMs within AHS. Quantitative data gathered from 22 participants were descriptively analyzed, and qualitative data from 14 participants were thematically analyzed. RESULTS: Participants identified 33 PROMs and 6 PREMs showing diversity in the types of pediatric PROMs and PREMs currently being used in Alberta and their mode of administration. The qualitatively identified challenges were associated with patients, family caregivers, and clinicians. The absence of system-level support, such as integration within electronic medical records, is considered a significant system-level challenge. CONCLUSIONS: The significant variation in the types of PROMs and PREMs used, the rationale for their use, and their mode of administration demonstrate the diverse and sporadic use of these measures in Alberta. These findings highlight the need for province-wide uniform implementation of pediatric PROMs and PREMs in Alberta. Our results could benefit healthcare organizations in developing evidence-based PROM and PREM implementation strategies in pediatrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».