Statewide integration of electronic patient-reported outcome measures into routine oncology care: a mixed-methods implementation study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic patient-reported outcome measures (ePROMs) have emerged as a crucial tool in oncology, facilitating real-time symptom monitoring, enhancing patient-centred care, and supporting data-driven clinical decision-making. In New South Wales (NSW), Australia, the Cancer Institute New South Wales led the state-wide implementation of an electronic patient reported measures (ePRM) system to integrate ePROMs into routine cancer care. Methods: We describe the ePRM system build and implementation through the EPIS (Explore, Preparation, Implementation, Sustainment) implementation science framework. The ePRM system was iteratively developed to support real-time symptom monitoring, automated alerts, and integration with oncology information systems (ARIA, MOSAIQ). A phased roll-out strategy included system integration, clinician training, stakeholder engagement, and change management coaching. Data collection included system utilisation metrics (e.g. number of surveys completed), implementation metrics (activation timelines), and clinician and patient feedback. Descriptive statistics summarised adoption patterns, while qualitative analysis identified key implementation barriers and enablers. A statewide governance structure guided development, ensuring alignment with clinical workflows and sustainability across diverse cancer services in NSW. Findings: From 09 September 2019 to 23 July 2025, the ePRM system has been technically implemented in 55 sites (and clinically implemented in 43/55) in NSW, collecting over 30,000 PROM surveys. 29 (67%) of 43 participating services utilise three validated measures: the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), Distress Thermometer (DT), and Problem Checklist. Implementation enablers included strong leadership support, clinician engagement, and system flexibility to accommodate local workflows. Barriers included variable IT infrastructure, clinician workload concerns, and limited allied health resources. Early feedback suggests that both patients and clinicians recognise the value of ePROMs in improving symptom management and care coordination. Interpretation: The NSW ePRM system demonstrates the feasibility of integrating ePROMs into routine oncology care at scale. Key lessons include the importance of co-design and adaptive implementation strategies. Future directions include expanding the use of ePROMs data for advanced analytics and policy insights, improving interoperability with electronic medical records, and refining clinician workflows to optimise response to PROM breaches. The findings offer insights for other healthcare systems seeking to implement and sustain ePROMs in routine practice. Funding: The Cancer Institute New South Wales funded the build of the electronic Patient Reported Measures System and integration costs of the platform. No other external funds from industry partners were obtained.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».