Participation in Electronic Patient-Reported Outcome Measures Collection as a Part of Routine Supportive Care Delivery in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The use of electronic patient-reported outcome measures (ePROMs) in supportive cancer care can lead to benefits, such as identifying at-risk patients in need of closer monitoring and treatment. Despite these benefits, most studies examining ePROMs in this area were for clinical trials rather than standard care. Since there is a need to identify which patients are more likely to participate in ePROMs, this study assessed ePROM participation rates and factors influencing greater participation among patients receiving supportive care. METHODS: This retrospective data analysis took place at a supportive care clinic within a National Cancer Institute-designated Comprehensive Cancer Center in the southeastern United States. Starting in 2017, ePROM assessments were implemented using tablets for in-person appointments at the clinic. The assessments included the Patient Health Questionnaire-9, National Comprehensive Cancer Network Distress Thermometer, and Edmonton Symptom Assessment System with additional questions added for other symptoms. Logistic regression and zero-truncated negative binomial regression models were used to analyze factors associated with ePROM assessment submission. RESULTS: The study included 4,780 patients, with 42.7% submitting at least one ePROM assessment. Higher odds of ePROM submission were observed among patients age 35-64 years, had Medicare, had nonmetastatic cancer, or had genitourinary, breast, or multiple cancers. Additionally, higher rates of ePROM submissions were observed among patients who were younger; had GI, breast, or multiple cancers; had nonmetastatic cancer; or had private insurance. CONCLUSION: This study reveals that submission rates of ePROM assessments in a cancer center's supportive care clinic may be influenced by patient demographics, cancer history, and social determinants of health. Interventions to improve ePROM submission rates may need to be tailored on the basis of cancer site, presence of metastatic cancer, and caregiver support.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».