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Enregistrement W4388735921 · doi:10.1370/afm.22.s1.4734

Making patient-reported outcomes relevant: Two examples measuring health-related quality of life in primary care

2023· article· en· W4388735921 sur OpenAlexaboutno aff
Allison Soprovich, Krista Brower, Jeffrey Johnson, Hilary Short, Al‐Bakir Ali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual analogue scaleEQ-5DQuality of life (healthcare)MedicineContext (archaeology)Observational studyPhysical therapyPopulationHealth Utilities IndexMinimal clinically important differenceQuality-adjusted life yearGerontologyHealth related quality of lifeRandomized controlled trialCost effectivenessNursingSurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Patient-reported outcome measures (PROMs) are increasingly incorporated into primary care practices; however, the broad characteristics of this population pose unique implementation challenges. Generic PROMs (e.g., EQ-5D-5L) measure health-related quality of life (HRQL) can contribute toward a more comprehensive evaluation of health programming by integrating the patient’s perspective. Objective: The purpose of this study was to describe the integration of the EQ-5D-5L within a program evaluation framework in primary care in Alberta, Canada. Study design and analysis: This retrospective observational study, uses routinely collected data, examining HRQL as measured by the EQ-5D-5L. Data was analyzed descriptively, by dimension, index, and visual analogue scale (VAS) scores. Minimally important differences were used to interpret index (0.04) and VAS scores (7.0), and the Pareto Classification of Health Change was applied to the dimensions. Effect size of change in index and VAS scores and population comparisons were examined. Population studied: The Edmonton O-Day’min Primary Care Network (EOPCN) routinely collects the EQ-5D-5L from patients entering the Kinesiology (KIN) and Dietitian (DIET) programs. Data was collected between January 1, 2021 and March 31, 2022. Instrument: EQ-5D-5L. Outcome measures: Health-related quality of life. Results: Among patients in the KIN program (n=301), 72% were female, with an overall mean age of 57 (±16) years, and 90.2% reported problems (levels 2-5) in pain/discomfort. The mean index and VAS scores were 0.74 (±0.18) and 66.5 (±18.9), respectively. Among those with repeated measurement (n=112) the greatest improvement was in usual activities (17%); the greatest deterioration was in pain/discomfort (25%). In the DIET program (n=573), 71% of patients were female, with an overall mean age of 50 (±17) years, and 75.9% reported problems in pain/discomfort. The mean index and VAS scores were 0.77 (±0.19) and 70.1 (±15.6), respectively. From those with repeated measurement (n=212), the greatest improvement was in anxiety/depression (16%); the greatest deterioration was in pain/discomfort (26%). In both programs, HRQL was lower than the general Alberta population norms at baseline and improved slightly by repeated measurement. No significant predictors of change in index or VAS scores were found. Conclusions: These results inform EOPCN programming by describing the health status of patients accessing these programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,444
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,093 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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