Factors affecting implementation of patient-reported outcome and experience measures in a pediatric health system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The use of patient-reported outcome measures (PROMs) and patient-reported experience measures (PREMs) in pediatric clinical practice can enhance clinical care and bring children and families’ perspectives into evaluations of healthcare services. Implementing these measures is complex and requires a thorough assessment of the context of implementation The purpose of this study is to describe the barriers and facilitators to PROMs and PREMs implementation and to recommend strategies for implementing these measures in a pediatric health system. Methods We used a qualitative descriptive approach to analyse data from interviews to understand the experiences of PROMs and PREMs users across different pediatric settings in a single Canadian healthcare system. Results There were 23 participants representing a variety of roles within the healthcare system and pediatric populations. We found five main factors that affected implementation of PROMs and PREMs in pediatric settings: 1) Characteristics of PROMs and PREMs; 2) Individual’s beliefs; 3) Administering PROMs and PREMs; 4) Designing clinical workflows; and 5) Incentives for using PROMs and PREMs. Thirteen recommendations for integrating PROMs and PREMs in pediatric health settings are provided. Conclusions Implementing and sustaining the use of PROMs and PREMs in pediatric health settings presents several challenges. The information presented will be useful for individuals who are planning or evaluating the implementation of PROMs and PREMs in pediatric settings.
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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 | 0,022 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».