The use of patient-reported measures in epilepsy care: the Calgary Comprehensive Epilepsy Program experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The regular use of patient-reported measures (PRMs) has been associated with greater patient satisfaction and outcomes. In this article, we will review the Calgary Comprehensive Epilepsy Program's successful experience with PRMs in both clinical and research settings, as well as our current challenges and future directions. Our experience will illustrate that is feasible and convenient to implement PRMs, and especially electronic PRMs (ePRMs), into epilepsy clinics. These PRMs have direct clinical and research applications. They inform clinical decision making through readily interpretable scales to which clinicians can expeditiously respond. Equally, they are increasingly forming an integral and central component of intervention and outcomes-based research. However, implementation studies are necessary to address knowledge gaps and facilitate adoption and dissemination of this approach. A natural symbiosis of the clinical and research realms is precision medicine. The foundations of precision-based interventions are now being set whereby we can maximize the quality of life and psychosocial functioning on an individual level. As illustrated in this article, this exciting prospect crucially depends on the routine use of ePRMs in the everyday care of people with epilepsy. Increasing ePRMs uptake will clearly be a catalyst propelling precision epilepsy from aspiration to clinical reality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».