Integrating the Patient Perspective into Healthcare and Real-World Evidence: The Multi-site, Cross-Disease, Patient-Centered Outcomes Research Project in the Medical Informatics Initiative (PCOR-MII)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents the Patient-Centered Outcomes Research within the Medical Informatics Initiative (PCOR-MII) project, focusing on the integration of patient-reported outcomes (PROs) into a large-scale national data sharing infrastructure, established in Germany by the Medical Informatics Initiative (MII). PCOR-MII aims to systematically address the interests of various stakeholders in patient-reported health data and three dimensions of clinical utility: (1) prediction, (2) monitoring, and (3) outcome assessment. The project builds upon harmonized technical, data, and compliance environments established at the participating institutions as part of the MII to deploy and roll out software solutions for capturing PROs and making them accessible within local electronic health record (EHR) systems. To overcome interoperability challenges, PCOR-MII is developing a construct-oriented PROM module for the Health Level 7 (HL7) Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)–based German National Core Dataset. The project applies its approach to three patient populations with distinct characteristics: anorexia nervosa targeting risk prediction (dimension 1), kidney transplantation prioritizing health status and adherence monitoring (dimension 2), and persistent somatic symptoms primarily aimed at assessing and understanding outcomes (dimension 3). With their emphasis on different aspects of PROs, those application areas can serve as blueprints for a broader roll-out. PCOR-MII represents a structured and comprehensive effort to incorporate PROs into a national data infrastructure, promising more precise diagnostics, improved treatment decisions, and the generation of new biomedical insights. We believe that our structured approach may serve as a guiding framework for others aiming to implement PROs in diverse healthcare settings.
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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 | 0,021 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 découle