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Enregistrement W2768928136 · doi:10.1186/s12875-017-0666-5

Piloting electronic screening forms in primary care: findings from a mixed methods study to identify patients eligible for low dose CT lung cancer screening

2017· article· en· W2768928136 sur OpenAlexaff
Mary Ann O’Brien, Frank Sullivan, Andrea Carson, Rabiya Siddiqui, Saddaf Syed, Lawrence Paszat

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensNorth York General HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancer screeningAsymptomaticPrimary careFamily medicineLung cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent evidence suggests that screening with low dose computed tomography (LDCT) scans significantly reduces mortality from lung cancer. However, optimal methods to identify potentially eligible patients in primary care are not known. Using brief electronic screening forms administered prior to a primary care visit is a strategy to identify high risk, asymptomatic patients eligible for LDCT screening. The objective of this study was to compare the acceptability and feasibility of using brief electronic versus paper screening forms to identify eligible patients at high risk of developing lung cancer in primary care. METHODS: A mixed method pilot comparative study was conducted in primary care. Practices were allocated to an electronic form (e-form) group or a paper-based form (p-form) group. Allocation was randomly assigned for the first practice then by alternation. Patients in the e-form practices completed forms at home via the web or in the waiting room on a tablet. Patients in p-form practices completed forms in waiting rooms. Interviews were conducted with patients, administrators, and primary care physicians (PCPs) about their experiences. RESULTS: Six of 30 (20%) eligible practices agreed to participate. Over the 16-week study period, a total of 831 of an expected 1442 patients (58%) aged 55-74 years were enrolled; 573/690 (83%) patients in the e-form group and 258/752 (34%) in the p-form group. Of the 573 participants in the e-form group, 335 (58%) completed forms via the web; 238 (29%) did so via tablet. Twenty-four interviews were conducted with 15 patients, 5 administrative staff and 4 PCPs. Patients were willing to discuss lung cancer screening eligibility with their PCP. Staff members expressed low administrative burden except for an extra step to link appointment information to patient demographics to identify eligible patients. PCPs indicated that forms were reminders to discuss smoking cessation. PCPs in the e-form group reported that patients asked questions about screening. CONCLUSION: There was fairly low uptake by primary care practices. For e-forms to be feasible in practice workflow, electronic medical record software needs to link appointment information with patient eligibility requirements. The use of brief pre-consultation electronic screening forms for LDCT eligibility encouraged PCPs to discuss smoking cessation with 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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