Barriers to the use of reminder/recall interventions for immunizations: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although many studies have demonstrated the benefits of reminder/recall (RR) measures to address patient under-immunization and improve immunization coverage, they are not widely implemented by healthcare providers. We identified providers' perceived barriers to their use from existing literature. METHODS: We conducted a systematic review of relevant articles published in English between January 1990 and July 2011 that examined the perceptions of healthcare providers regarding barriers to tracking patient immunization history and implementing RR interventions. We searched MEDLINE, PubMed, EMBASE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Academic Search Premier, and PsychINFO. Additional strategies included hand-searching the references of pertinent articles and related reviews, and searching keywords in Google Scholar and Google. RESULTS: Ten articles were included; all described populations in the United States, and examined perceptions of family physicians, pediatricians, and other immunization staff. All articles were of moderate-high methodological quality; the majority (n=7) employed survey methodology. The most frequently described barriers involved the perceived human and financial resources associated with implementing an RR intervention, as well as low confidence in the accuracy of patient immunization records, given the lack of data sharing between multiple immunization providers. Changes to staff workflow, lack of appropriate electronic patient-tracking functionalities, and uncertainty regarding the success of RR interventions were also viewed as barriers to their adoption. CONCLUSIONS: Although transitioning to electronic immunization records and registries should facilitate the implementation of RR interventions, numerous perceived barriers must still be overcome before the full benefits of these methods can be realized.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».