Patient adherence to patient-reported outcome measure (PROM) completion in clinical care: current understanding and future recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcome measures (PROMs) are increasingly being used as an assessment and monitoring tool in clinical practice. However, patient adherence to PROMs completions are typically not well documented or explained in published studies and reports. Through a collaboration between the International Society for Quality-of-Life Research (ISOQOL) Patient Engagement and QOL in Clinical Practice Special Interest Groups (SIGs) case studies were collated as a platform to explore how adherence can be evaluated and understood. Case studies were drawn from across a range of clinically and methodologically diverse PROMs activities. RESULTS: The case studies identified that the influences on PROMs adherence vary. Key drivers include PROMs administeration methods within a service and wider system, patient capacity to engage and clinician engagement with PROMs information. It was identified that it is important to evaluate PROMs integration and adherence from multiple perspectives. CONCLUSION: PROM completion rates are an important indicator of patient adherence. Future research prioritizing an understanding of PROMs completion rates by patients is needed.
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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 | 0,225 | 0,331 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».