Provider Experiences With Systematically Administered Patient-Reported Outcome Measures in Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: There has been interest in using patient-reported outcome measures (PROMs) to capture and systematically assess patients' perceptions of their multiple sclerosis (MS) experience and feed this information back to the clinician, but PROMs are not routinely used in MS outpatient clinics. We explored the perspectives of providers caring for persons with MS (PwMS) on the integration of PROMs into clinical practice. Methods: This was a qualitative substudy of a separate randomized controlled trial (ClinicalTrials.gov: NCT0497954) examining the effect of PROM use on depression and anxiety levels in PwMS. We conducted semistructured interviews with 10 providers caring for participants enrolled in the study and explored their experiences using PROMs with PwMS. Thematic analysis through a mixed inductive and deductive approach was performed using verbatim interview transcriptions. Results: Seven neurologists, 2 specialty MS nurse practitioners, and 1 MS registered nurse were interviewed. Providers expressed several facilitating factors with PROM usage, including engaging with patient-specific symptoms, initiating patient goal setting, and improving visit efficiency and patient satisfaction. However, providers also expressed barriers such as clinical workflow disruptions and technological barriers, skepticism toward the validity of results, and moral/ethical obligations to information gained from PROMs. Future opportunities elicited were the introduction of previsit PROMs and direct integration of PROMs into the electronic health record. Discussion: From an MS provider's perspective, PROMs offer useful information but barriers continue to exist. PROMs have promise as an adjunct tool in the care of PwMS to optimize their functioning and experiences as health care system users, and these results may inform future strategic implementation of routine PROMs in MS clinics. Trial Registration Information: This trial was registered on July 28, 2021, at the NIH United States National Library of Medicine, ClinicalTrials.gov. Clinical Trial ID: NCT04979546.
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 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 | 0,003 | 0,135 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».