Feasibility of Goal Attainment Scaling as a patient-reported outcome measure for older patients in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Goal Attainment Scaling (GAS) is an outcome measure that reflects the perspectives and experiences of patients, consistent with patient-centred care approaches and with the aims of patient-reported outcome measures (PROMs). GAS has been used in a variety of clinical settings, including in geriatric care, but research on its feasibility in primary care practice has been limited. The time required to complete GAS is a barrier to its use by busy primary care clinicians. In this study, we explored the feasibility of lay interviewers completing GAS with older primary care patients. METHODS: Older adults were recruited from participants of a larger study in five primary care clinics in Alberta and Ontario, Canada. GAS guides were developed based on semi-structured telephone interviews completed by a non-clinician lay interviewer; goals were reviewed in a follow-up interview after six months. RESULTS: Goal-setting interviews were conducted with 41 participants. GAS follow-up guides could be developed for 40 patients (mean of two goals/patient); follow-up interviews were completed with 29 patients. Mobility-focused goals were the most common goal areas identified. CONCLUSIONS: Study results suggest that it is feasible for lay interviewers to conduct GAS over the telephone with older primary care patients. This study yielded an inventory of patient goal areas that could be used as a starting point for future goal-setting interviews in primary care. Recommendations are made for use of GAS and for future research in the primary care context.
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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 | 0,036 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».