Stakeholders’ perspectives on implementing and integrating patient-reported outcome measures (PROMs) in health systems - insights from Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcome measures (PROMs) are valuable tools for evaluating outcomes of healthcare interventions and have been increasingly used in health systems around the world. While PROMs adoption has grown globally, variations exist in their use across the health system. This stakeholder engagement and consultation activity aims to understand factors impacting PROMs adoption, implementation, and utilization, and identify strategies for enhancing utilization of PROMs data within the healthcare system in Alberta, Canada. METHODOLOGY: Key stakeholders from various roles were interviewed, including PROMs programs, health system improvement, data analytics, clinical practice, evaluation, health economics, and research, from diverse clinical areas, including cancer, primary care, epilepsy, rehabilitation, arthroplasty, cardiovascular surgery, and rheumatology. Interviews were recorded, transcribed and analyzed using thematic analysis. Results were synthesized using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and Diffusion of Innovation Framework (DOI). RESULTS: A total of 25 interviews, lasting between 45 and 60 minutes, were completed. Factors impacting the adoption, implementation and utilization of PROMs within the Alberta healthcare system included: (1) Intervention characteristics: shared understanding of PROMs, challenges in capturing relevant patient outcomes, standardization and integration of PROMs, modalities of data collection, making PROMs actionable at the patient-clinician level, and interpreting PROMs data; (2) Inner setting: Cultural shift towards patient-centered care, change management and clinician mindset, organizational commitment and support, integration into broader measurement frameworks, access to PROMs data, potential for replication and adaptation, and importance of incentives and requirements; (3) Outer setting: Resource constraints, policy and systemic challenges, focus on value-based care, and responsible use of PROMs data; (4) Characteristics of individuals: Expertise and understanding of PROMs, and stakeholder engagement and education; and (5) Process: Balancing bottom-up and top-down approaches, workflow integration, patient engagement, and continuous evaluation and quality improvement. CONCLUSIONS: The study highlights factors influencing PROMs adoption in Alberta, including the need for a unified understanding, workflow integration, and electronic data use. Key strategies involve fostering patient-centered care, ensuring organizational support, addressing resource and policy issues, and providing targeted education. Engaging early adopters and offering incentives can improve PROMs integration and patient outcomes.
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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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».