Tailoring and Evaluating Treatment with the Patient-Specific Needs Evaluation: A Patient-Centered Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No patient-reported instrument assesses patient-specific information needs, treatment goals, and personal meaningful gain (PMG), a novel construct evaluating individualized, clinically relevant improvement. This study reports the development of the Patient-Specific Needs Evaluation (PSN) and examines its discriminative validity (ie, its ability to distinguish satisfied from dissatisfied patients) and test-retest reliability in patients with hand or wrist conditions. METHODS: A mixed-methods approach was used to develop and validate the PSN, following Consensus-Based Standards for the Selection of Health Measurement Instruments guidelines, including pilot testing, a survey (pilot, n = 223; final PSN, n = 275), cognitive debriefing ( n = 16), expert input, and validation. Discriminative validity was assessed by comparing the satisfaction level of patients who did and did not achieve their PMG ( n = 1985) and test-retest reliability using absolute agreement, the Cohen kappa, and intraclass correlation coefficients ( n = 102). The authors used a sample of 2860 patients to describe responses to the final PSN. RESULTS: The PSN has only 5 questions (completion time, ±3 minutes) and is freely accessible online. The items and response options were considered understandable by 90% to 92% of the end-users and complete by 84% to 89%. The PSN had excellent discriminative validity (Cramer V, 0.48; P < 0.001) and moderate to high test-retest reliability (kappa, 0.46 to 0.68; intraclass correlation coefficients, 0.53 to 0.73). CONCLUSIONS: The PSN is a freely available, patient-centered decision support tool that helps clinicians tailor their consultations to patients' individual needs and goals. It contains the PMG, a novel construct evaluating individualized, clinically relevant treatment outcomes. The PSN may function as a conversation starter, facilitate expectation management, and aid shared decision-making. The PSN is implementation-ready and can be readily adapted to other patient populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».