The Impact of Collecting Electronic Patient-Reported Outcomes (ePROs) Between Visits on Rheumatological Care: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To synthesize evidence on the collection of electronic patient-reported outcomes (ePROs) in between visits to guide rheumatology care for patients with inflammatory arthritis (IA) and to evaluate the feasibility, facilitators, and barriers to implementing ePRO-based monitoring in routine practice. Methods A scoping review was conducted using MEDLINE and Embase databases with keywords related to “patient-reported outcome measures,” “rheumatology,” and “telehealth.” Primary studies that utilized ePROs in between visits to inform care were included. Two reviewers independently screened and extracted data, which was synthesized narratively, focusing on study characteristics, patient demographics, types of ePROs collected, how ePROs informed care, and facilitators and barriers to integration. Results Nineteen studies were included (Table 1). Study designs included randomized controlled trial or intervention design (N=9), qualitative interviews (N=5), proof of concept (N=1), prospective cohort (N=2), cross-sectional (N=1), and observational pilot study (N=1). Sample sizes ranged from 10 to 2111. Most studies came from the Netherlands (N=3), Germany (N=2), China (N=2), USA (N=2), and Denmark (N=2). Studies focused on rheumatoid arthritis (RA) (N=14), ankylosing spondylitis (N=1), systemic lupus erythematosus (N=1) and a combination of RA and spondyloarthritis (N= 3). ePRO integration was found to influence multiple aspects of rheumatological care, including reducing in-person appointments, increasing frequency of medication changes, improving medication adherence, and enhancing patient-physician communication. Four studies reported better clinical outcomes with ePRO-based monitoring, while 4 found it to be noninferior to standard care despite fewer in-person visits. Two studies showed no significant improvements in quality of life, medication intensity, or remission rates; 1 had low adherence due to daily reporting, while the other was conducted in a setting with highly standardized treatment protocols. Key facilitators of ePRO implementation included user-friendly application interfaces (N=7), features supporting patient engagement like medication management tools and personalized reminders (N=5), flexible reporting frequencies (N=3), and ability to skip unnecessary in-person visits (N=3). Identified barriers included increased patient burden due frequent completion of questionnaires (N=3) and lack of physician reimbursement for ePRO review (N=2). Table 1. Summary of study characteristics Conclusion ePROs present promising opportunities to improve clinical outcomes, patient-centered care in rheumatology, and healthcare efficiency by enabling real-time monitoring, promoting self-management, and supporting personalized treatment strategies. However, effective implementation requires a nuanced approach that considers both facilitators and barriers. The findings highlight the need for ongoing collaboration among healthcare providers, patients, and technology developers to address challenges and fully harness the potential of ePROs in enhancing outcomes and efficiency for individuals with IA.
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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 | 0,153 | 0,418 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».