Barriers and facilitators to orthopaedic surgeons’ uptake of decision aids for total knee arthroplasty: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The demand for total knee arthroplasty (TKA) is increasing. Differentiating who will derive a clinically meaningful improvement from TKA from others is a key challenge for orthopaedic surgeons. Decision aids can help surgeons select appropriate candidates for surgery, but their uptake has been low. The aim of this study was to explore the barriers and facilitators to decision aid uptake among orthopaedic surgeons. DESIGN: A qualitative study involving face-to-face interviews. Questions were constructed on the Theoretical Domains Framework to systematically explore barriers and facilitators. SETTING: One tertiary hospital in Australia. PARTICIPANTS: Twenty orthopaedic surgeons performing TKA. OUTCOME MEASURES: Beliefs underlying similar interview responses were identified and grouped together as themes describing relevant barriers and facilitators to uptake of decision aids. RESULTS: While prioritising their clinical acumen, surgeons believed a decision aid could enhance communication and patient informed consent. Barriers identified included the perception that one's patient outcomes were already optimal; a perceived lack of non-operative alternatives for the management of end-stage osteoarthritis, concerns about mandatory cut-offs for patient-centred care and concerns about the medicolegal implications of using a decision aid. CONCLUSIONS: Multifaceted implementation interventions are required to ensure that orthopaedic surgeons are ready, willing and able to use a TKA decision aid. Audit/feedback to address current decision-making biases such as overconfidence may enhance readiness to uptake. Policy changes and/or incentives may enhance willingness to uptake. Finally, the design/implementation of effective non-operative treatments may enhance ability to uptake by ensuring that surgeons have the resources they need to carry out decisions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».