Reactions to a Targeted Intervention to Increase Fecal Occult Blood Testing among Average-Risk Adults Waiting for Screening Colonoscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing demand combined with limited capacity has resulted in long wait times for average-risk adults referred for screening colonoscopy for colorectal cancer. Management of patients on these growing wait lists is an emerging clinical issue. OBJECTIVE: To inform the content and design of a mailed targeted invitation for patients to undergo annual fecal occult blood testing (FOBT) while awaiting colonoscopy. METHODS: Focus groups (FGs) with average-risk patients on a wait list for screening colonoscopy at a high-throughput academic outpatient colonoscopy facility were conducted. During each FG session, feedback regarding a range of materials under consideration for the planned intervention was elicited using a semistructured facilitator guide. The FG sessions were recorded and transcribed verbatim, and analyzed using the constant comparative method to identify key themes. RESULTS: Findings from the three FGs (n=28) suggested that average risk patients on a wait list for screening colonoscopy would be receptive to a targeted intervention recommending they undergo FOBT while waiting. Participants indicated that the invitation to undergo FOBT was an important acknowledgement that they were on an actively managed list, and that a mechanism to ensure that they were correctly triaged while waiting was in place. Several specific suggestions to improve the design of the targeted intervention were obtained. CONCLUSIONS: Results of the present study provide useful information for developing effective strategies to manage average-risk individuals facing long wait times for screening colonoscopy.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».