Creation of Text Vignettes Based on Patient-Reported Data to Facilitate a Better Understanding of the Patient Perspective: Design Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcome (PRO) data refer to information systematically reported by patients, or on behalf of patients, without the influence of health care professionals. It is a focal point of the health care system's ambition toward becoming more involving and personalized. It is recognized that PROs provide valuable data. However, despite this recognition, there are challenges related to both patients' and clinicians' accurate interpretations of the quantitative data. To overcome these challenges, this study explores text vignettes as a representation of PROs. OBJECTIVE: This study aimed to develop data-informed text vignettes based on data from the Readiness and Enablement Index for Health Technology (READHY) instrument as another way of representing PRO data and to examine how these are perceived as understandable and relevant for both patients and clinicians. METHODS: The text vignettes were created from participant responses to the READHY instrument, which encompasses health literacy, health education, and eHealth literacy. The text vignettes were created from 13 individual text strings, each corresponding to a scale in the READHY instrument. This study consisted of 3 sequential parts. In part 1, individuals with chronic obstructive pulmonary disease completed the READHY instrument, providing data to be used to create vignettes based on cluster profiles from the READHY instrument. Part 2 focused on the development of scale-based strings representing all READHY dimensions, which were evaluated through iterative cognitive interviews. In part 3, clinicians and patients assessed the understanding and relevance of the text vignettes. RESULTS: Clinicians and patients both understood and related to the text vignettes. Patients viewed the text vignettes as an accurate reflection of their PRO responses, and clinicians perceived the text vignettes as aligned with their understanding of patients' experiences. CONCLUSIONS: Text vignettes can be developed using PRO instruments, with individual scales as input strings. This provides an opportunity to present numeric values in a text format that is understandable and recognizable to most patients and clinicians. Challenges with the vignette's language and layout require customization and clinician training to ensure meaningful interpretation. Findings also support the need to expand the study and enhance clinical relevance with alternative or contextually relevant text vignettes.
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 | 0,039 | 0,065 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».