Extending care beyond the clinic: integrating patient-reported outcomes in chronic pain management through human factors engineering
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Tapering prescription opioid pain medication through evidence-based guidelines can help in combating the opioid epidemic. Integrating clinical decision support (CDS) into the clinical workflow of tapering can help in translating guidelines to formulate and implement a tapering plan that manages pain symptoms while minimizing withdrawal, and optimally engages with the patient. The purpose of our project was to develop patient- and clinician-facing CDS in the area of chronic pain management in one integrated application (app) called Tapering And Patient Reporting outcomes for Chronic Pain Management (TAPR-CPM) App. Methods: We leveraged human factors methodologies and a user-centered design (UCD) approach through guideline review, stakeholder interviews, ethnographic workflow analysis, process mapping, design workshops, and usability testing. Participants included patients with chronic noncancer pain, their family members, pain management physicians, primary care physicians, and health IT developers who focus on patient- and provider-facing technologies. Results: Based on interview findings and workflow analysis, the provider-facing app had five sections: Patient Context, Taper Settings, Create Taper Plan, Withdrawal and Non-opioid Pain Plan, and Summary Dashboard. The patient-facing app had three sections: Maintaining a Pain Journal, Sharing Pain Scores with Provider, and Connecting to Resources about Opioid Tapering. Conclusions: This project leveraged a multi-method approach based in human factors and UCD to develop the TAPR-CPM app. Engaging with a diverse set of stakeholders including patients, caregivers, primary care providers, pain specialists, and health information technology developers was critical to develop a user-friendly experience with accessible technology to support patient engagement and provider decision-making.
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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 | 0,023 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».