Evaluation of a clinical decision support tool for osteoporosis disease management: protocol for an interrupted time series design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoporosis affects over 200 million people worldwide at a high cost to healthcare systems. Although guidelines on assessing and managing osteoporosis are available, many patients are not receiving appropriate diagnostic testing or treatment. Findings from a systematic review of osteoporosis interventions, a series of mixed-methods studies, and advice from experts in osteoporosis and human-factors engineering were used collectively to develop a multicomponent tool (targeted to family physicians and patients at risk for osteoporosis) that may support clinical decision making in osteoporosis disease management at the point of care. METHODS: A three-phased approach will be used to evaluate the osteoporosis tool. In phase 1, the tool will be implemented in three family practices. It will involve ensuring optimal functioning of the tool while minimizing disruption to usual practice. In phase 2, the tool will be pilot tested in a quasi-experimental interrupted time series (ITS) design to determine if it can improve osteoporosis disease management at the point of care. Phase 3 will involve conducting a qualitative postintervention follow-up study to better understand participants' experiences and perceived utility of the tool and readiness to adopt the tool at the point of care. DISCUSSION: The osteoporosis tool has the potential to make several contributions to the development and evaluation of complex, chronic disease interventions, such as the inclusion of an implementation strategy prior to conducting an evaluation study. Anticipated benefits of the tool may be to increase awareness for patients about osteoporosis and its associated risks and provide an opportunity to discuss a management plan with their physician, which may all facilitate patient self-management.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».