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Enregistrement W2560368198 · doi:10.1155/2016/6967232

Acceptability and Feasibility of an Evidence-Based Requisition for Bone Mineral Density Testing in Clinical Practice

2016· article· en· W2560368198 sur OpenAlexaff
Sarah Munce, Debra A. Butt, Rokeni Anantharajah, Susana Huang, Sonya Allin, Tarik Bereket, Susan Jaglal

Notice bibliographique

RevueJournal of Osteoporosis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRequisitionMedicineThematic analysisQualitative researchFamily medicinePrimary careNursingMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The purpose of this study is to understand the experience of primary care providers (PCPs) using an evidence-based requisition for bone mineral density (BMD) testing. Methods. A qualitative descriptive approach was adopted. Participants were given 3 BMD Recommended Use Requisitions (RUR) to use over a 2-month period. Twenty-six PCPs were interviewed before using the RUR. Those who had received at least one BMD report resulting from RUR use were then interviewed again. An inductive thematic analysis was performed. Results. We identified four themes in interview data: (1) positive and negative characteristics of the RUR, (2) facilitators and barriers for implementation, (3) impact of the RUR, and (4) requisition preference. Positive characteristics of the RUR related to both its content and format. Negative characteristics related to the increased amount of time needed to complete the form. Facilitators to implementation included electronic availability and organizational endorsement. Time constraints were identified as a barrier to implementation. Participants perceived that the RUR would promote appropriate referrals and the majority of participants preferred the RUR to their current requisition. Conclusions. Findings from this study provide support for the RUR as an acceptable point-of-care tool for PCPs to promote appropriate BMD testing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,428
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,151 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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