Health Care Worker Perspectives Inform Optimization of Patient Panel-Support Tools: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Electronic decision-support systems appear to enhance care, but improving both tools and work practices may optimize outcomes. Using qualitative methods, the authors' aim was to evaluate perspectives about using the Patient Panel-Support Tool (PST) to better understand health care workers' attitudes toward, and adoption and use of, a decision-support tool. In-depth interviews were conducted to elicit participant perspectives about the PST-an electronic tool implemented in 2006 at Kaiser Permanente Northwest. The PST identifies "care gaps" and recommendations in screening, medication use, risk-factor control, and immunizations for primary care panel patients. Primary care physician (PCP) teams were already grouped (based on performance pre- and post-PST introduction) into lower, improving, and higher percent-of-care-needs met. Participants were PCPs (n=21), medical assistants (n=11), and quality and other health care managers (n=20); total n=52. Results revealed that the most commonly cited benefit of the PST was increased in-depth knowledge of patient panels, and empowerment of staff to do quality improvement. Barriers to PST use included insufficient time, competing demands, suboptimal staffing, tool navigation, documentation, and data issues. Facilitators were strong team staff roles, leadership/training for tool implementation, and dedicated time for tool use. Higher performing PCPs and their assistants more often described a detailed team approach to using the PST. In conclusion, PCP teams and managers provided important perspectives that could help optimize use of panel-support tools to improve future outcomes. Improvements are needed in tool function and navigation; training; staff accountability and role clarification; and panel management time.
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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 | 0,033 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».