Patient Preferences for Technology-Assisted Patient-Reported Outcomes Measurement of Mental Health Symptoms Among Veterans: Cross-Sectional Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Veterans Health Administration is promoting patient-reported outcome measure (PROM) collection for measurement-based mental health care. Understanding veteran preferences about how and when to complete PROMs is critical to support their implementation. OBJECTIVE: We examined veteran preferences for timing and use of different technology platforms to complete mental health-related PROMs. METHODS: We invited a national sample of 1373 veterans to complete a survey; 858 (62.5%) responded. Surveys asked about veteran preferences for how and when to complete mental health-related PROMs. We characterized responses using descriptive statistics and estimated multiple logistic regression models to examine associations between veteran demographic and health characteristics and preferences for completing PROMs. RESULTS: Most veterans preferred completing PROMs between appointments (607/801, 75.8%) using features of a patient portal (410/801, 51.2%), during appointments (589/801, 73.5%) verbally (413/801, 51.6%), and while at the medical center (480/801, 59.9%) on paper (189/801, 23.6%) or a tablet computer (180/801, 22.5%). Hispanic (vs non-Hispanic) veterans had 3.32 (95% CI 1.04-10.58) times higher odds of preferring to complete PROMs at the medical center, and veterans with lower (vs higher) socioeconomic status had lower odds (odds ratio 0.61, 95% CI 0.40-0.93) of preferring to complete PROMs in between appointments but 1.97 (95% CI 1.23-3.16) times higher odds of preferring to complete PROMs during appointments. CONCLUSIONS: As the Veterans Health Administration and other health care systems seek to expand the integration of PROM data into health care services, adaptive and flexible approaches to PROM administration that align with patient preferences, including those that leverage technology platforms in the remote collection of these data, may bolster implementation. Our results indicate that such implementation efforts should consider patient ethnicity and socioeconomic status. Our findings further suggest that these efforts could benefit from incorporating PROM administration into online patient portals, developing mobile health apps that support PROM completion through patients' personal devices in between clinical encounters, and engaging care team members in PROM administration during appointments.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».