The impact of physician use of electronic medical records on colorectal cancer screening.
Notice bibliographique
Résumé
288 Background: The use of electronic medical records (EMR) by primary care physicians (PCP) is promoted as a method to enhance screening rates, however the impact of these systems on screening participation is uncertain. The purpose of this study was to determine if the use of EMR among a population-based sample of Ontario PCPs affects the colorectal cancer (CRC) screening participation of their patients. Methods: A survey was sent to 1,463 randomly selected PCPs in Ontario regarding adoption of EMR and cancer screening management enabled by EMR. Patients who were treated by PCP survey respondents were identified from administrative health care databases and were included if they were eligible for CRC screening (age 50-74) during the study window (April 1, 2012 – March 31, 2013). We identified patients who were up to date with CRC screening (FOBT within 2 years, flexible sigmoidoscopy within 5 years or colonoscopy within 10 years) as of March 31, 2013. Logistic regression models were created to examine the association between EMR usage and screening participation, adjusted for physician practice model, physician sex, years in practice, patient age patient sex, patient SES, and patient comorbidities using propensity scores. Results: A total of 855 PCPs responded to the survey (58.4% response rate) and 845 could be linked to administrative databases. The patient cohort included 330,441 eligible patients linked to a PCP included in the study. The proportion of patients up to date with CRC screening as of March 31, 2013 was 61.6% (203,720/330,441). After propensity score adjustment, patients were more likely to be up to date with CRC screening if their physician used an EMR (OR 1.16, 95% CI 1.04 – 1.29). Conclusions: PCP use of EMR was associated with a small, but measurable increase the likelihood that their patients were up to date with CRC screening. Enhanced use of the EMR might improve the uptake of CRC screening on a population level.
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 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 | 0,003 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».