Primary care physicians’ perspectives on computer-based health risk assessment tools for chronic diseases: a mixed methods study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health risk assessment tools compute an individual's risk of developing a disease. Routine use of such tools by primary care physicians (PCPs) is potentially useful in chronic disease prevention. We sought physicians' awareness and perceptions of the usefulness, usability and feasibility of performing assessments with computer-based risk assessment tools in primary care settings. METHODS: Focus groups and usability testing with a computer-based risk assessment tool were conducted with PCPs from both university-affiliated and community-based practices. Analysis was derived from grounded theory methodology. RESULTS: PCPs (n = 30) were aware of several risk assessment tools although only select tools were used routinely. The decision to use a tool depended on how use impacted practice workflow and whether the tool had credibility. Participants felt that embedding tools in the electronic medical records (EMRs) system might allow for health information from the medical record to auto-populate into the tool. User comprehension of risk could also be improved with computer-based interfaces that present risk in different formats. CONCLUSIONS: In this study, PCPs chose to use certain tools more regularly because of usability and credibility. Despite there being differences in the particular tools a clinical practice used, there was general appreciation for the usefulness of tools for different clinical situations. Participants characterised particular features of an ideal tool, feeling strongly that embedding risk assessment tools in the EMR would maximise accessibility and use of the tool for chronic disease management. However, appropriate practice workflow integration and features that facilitate patient understanding at point-of-care are also essential.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,027 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle