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Enregistrement W2140798854 · doi:10.1186/1748-5908-5-98

Feedback GAP: study protocol for a cluster-randomized trial of goal setting and action plans to increase the effectiveness of audit and feedback interventions in primary care

2010· article· en· W2140798854 sur OpenAlexafffundabout
Noah Ivers, Karen Tu, Jill Francis, Jan Barnsley, Baiju R. Shah, Ross Upshur, Alex Kiss, Jeremy Grimshaw, Merrick Zwarenstein

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensYork UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Western HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity Health NetworkUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoUniversity of AberdeenOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicinePsychological interventionCluster randomised controlled trialAuditRandomized controlled trialHealth informaticsFamily medicinePhysical therapyNursingPublic healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Audit and feedback to physicians is commonly used alone or as part of multifaceted interventions. While it can play an important role in quality improvement, the optimal design of audit and feedback is unknown. This study explores how feedback can be improved to increase acceptability and usability in primary care. The trial seeks to determine whether a theory-informed worksheet appended to feedback reports can help family physicians improve quality of care for their patients with diabetes and/or ischemic heart disease. METHODS: Two-arm cluster trial was conducted with participating primary care practices allocated using minimization to simple feedback or enhanced feedback group. The simple feedback group receives performance feedback reports every six months for two years regarding the proportion of their patients with diabetes and/or ischemic heart disease who are meeting quality targets. The enhanced feedback group receives these same reports as well as a theory-informed worksheet designed to facilitate goal setting and action plan development in response to the feedback reports. Participants are family physicians from across Ontario who use electronic medical records; data for rostered patients are used to produce the feedback reports and for analysis. OUTCOMES: The primary disease outcomes are the blood pressure (BP), and low-density lipoprotein cholesterol (LDL) levels. The primary process measure is a composite score indicating the number of recommended activities (e.g., tests and prescriptions) conducted by the family physicians for their patients with diabetes and/or ischemic heart disease within the appropriate timeframe. Secondary outcomes are the proportion of patients whose results meet targets for glucose, LDL, and BP as well as the percent of patients receiving relevant prescriptions. A qualitative process evaluation using semi-structured interviews will explore perceived barriers to behaviour change in response to feedback reports and preferences with regard to feedback design. ANALYSIS: Intention-to-treat approach will be used to analyze the trial. Analysis will be performed on patient-level variables using generalized estimating equation models to adjust for covariates and account for the clustered nature of the data. The trial is powered to show small, but clinically important differences of 7 mmHG in systolic BP and 0.32 mmol/L in LDL. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00996645.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1030,016

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.

Tête enseignante Opus0,372
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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