Achieving reliable patient reported outcomes collection to measure health care improvement in a learning health network: lessons from pediatric rheumatology care and outcomes improvement network
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Data from the Pediatric Rheumatology Care and Outcomes Improvement Network (PR-COIN) registry suggests that reliable collection of patient-reported outcomes (PROs) varies across sites. The objective of this study was to better understand the practices of collecting PROs at PR-COIN sites. Methods: A REDCap survey was sent to the lead representative for each PR-COIN site. Registry data were analyzed to better understand the completion rates of PROs. Interviews of physician leaders of high performing sites were conducted by videoconference, audiotranscribed and themes were summarized. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and qualitative data were thematically analyzed. Results: All 23 PR-COIN sites responded to the survey. PROs were collected by 21/23 (91%) sites. Arthritis-related pain intensity, morning stiffness, and physical function were the top three collected PROs ( Supplementary 3 and 4). PROs were collected using paper, electronically or in combination, with most sites collecting PROs only on paper. PROs were manually scored at most sites. Among sites with electronic PRO collection, 42% did not have automatic transfer of scores into the electronic medical record. Facilitators to successful collection of PROs included availability of staff, training, and culture. Barriers to PRO collection cited were limited time, lack of infrastructure, and lack of staff. Completion rates of PROs in the registry in top 4 performing centers for morning stiffness was 100%, overall well-being and pain intensity scores ranged from 93%-98%, and for physical function 69%-94%. Interviews with physician leaders indicated that their site overcame barriers through: integration of PRO collection into workflow, gaining buy-in of stakeholders (clinicians and patients), and automating PRO collection. Interviewees endorsed automation of data collection (e.g., self-completion on tablets) and automated transfer to electronic medical record (EMR) as key components enabling reliable PRO collection. Conclusions: Through understanding our current ability to systematically collect PROs across all sites in PR-COIN and exploring successful implementation of PRO collection both within and outside our learning health network, we share lessons learned and identify the most influential factors for successful PRO collection in pediatric rheumatology.
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 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 | 0,113 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».