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Enregistrement W2592433959 · doi:10.1038/ajg.2017.4

Do Primary Care Provider Strategies Improve Patient Participation in Colorectal Cancer Screening?

2017· article· en· W2592433959 sur OpenAlexafffundabout
Nancy N. Baxter, Rinku Sutradhar, Qing Li, Corinne Daly, Gladys Honein‐AbouHaidar, Devon Richardson, Lisa Del Giudice, Jill Tinmouth, Lawrence Paszat, Linda Rabeneck

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineFamily medicineAuditPrimary carePopulationHazard ratioColorectal cancer screeningCancer screeningColorectal cancerCancerInternal medicineColonoscopyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Screening rates for colorectal cancer (CRC) remain suboptimal. The impact of provider strategies to enhance screening participation in the population is uncertain. The objective of this study was to determine the effect of provider strategies to increase screening in a single-payer system. METHODS: A population-based survey was conducted in primary care providers (PCPs) linked to patients using administrative data in Ontario, Canada. Patients were due for CRC screening from April 2012 to March 2013. Patients were followed up until 31 March 2014. We determined time to become up-to-date with CRC screening. Cox proportional hazards models examined the association between PCP strategies and uptake of screening, adjusted for physician and patient factors. RESULTS: A total of 717 PCPs and their 147,834 rostered patients due for CRC screening were included. Most physicians employed strategies to enhance screening participation, including electronic medical record use, reminders, generation of lists, audit and feedback reports, or designating staff responsible for screening. No single strategy was strongly associated with screening. For those >1 year overdue, a systematic approach to generate lists of patients overdue for screening was weakly associated with screening uptake (hazard ratio (HR)=1.14, 95% CI: 1.03-1.26, P=0.04 >5 years overdue vs. <1 year overdue). The use of multiple PCP strategies was associated with screening participation (HR=1.27, 95% CI: 1.16-1.39, P<0.0001 for PCPs using 4-5 vs. 0-1 strategies). Practice-based strategies were self-reported. CONCLUSIONS: In practice, while individual PCP strategies have little effect, the use of multiple strategies to enhance screening appears to improve CRC screening uptake in patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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