Using Patient‐Reported Outcomes in Two Program Examples Measuring Health Status in Primary Care: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Aims Patient‐reported outcome measures (PROMs) are increasingly used in primary care practices; however, the broad characteristics of this population pose unique challenges. Generic PROMs (e.g., EQ‐5D‐5L) measure general health status from the patient's perspective, contributing towards a comprehensive evaluation of health programming. This study describes the integration of the EQ‐5D‐5L within program evaluation in primary care in Alberta, Canada, using two program examples. Methods A retrospective, longitudinal, observational design was used. The Edmonton O‐day'min Primary Care Network (EOPCN) routinely collects the EQ‐5D‐5L in their exercise and active living and nutrition programs. Data collected between January 1, 2021 and March 31, 2022 was analyzed descriptively, by dimension, index, and visual analog 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. Results In the exercise and active living program ( n = 301), 72% were female with a mean age of 57 (±16) years, and 90.2% reported any 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 nutrition program ( n = 573), 71% were female with a mean age of 50 (±17) years, and 75.9% reported any problems in pain/discomfort. The mean index and VAS scores were 0.77 (±0.19) and 70.1 (±15.6), respectively. Among those with repeated measurement ( n = 212), the greatest improvement was in anxiety/depression (16%); the greatest deterioration was in pain/discomfort (26%). In both, health status was lower than the general Alberta population norms. No baseline characteristics were found to be statistically significant. Conclusion These results inform future programming, to help patient needs.
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 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 | 0,042 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».