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Enregistrement W2785862452 · doi:10.2196/resprot.9090

Testing Behavior Change Techniques to Encourage Primary Care Physicians to Access Cancer Screening Audit and Feedback Reports: Protocol for a Factorial Randomized Experiment of Email Content

2018· article· en· W2785862452 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gratianne Vaisson, Holly O. Witteman, Zachary Bouck, Caroline A. Bravo, Laura Desveaux, Diego Llovet, Justin Presseau, Marianne Saragosa, Monica Taljaard, Shama Umar, Jeremy Grimshaw, Jill Tinmouth, Noah Ivers

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSunnybrook HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaWomen's College HospitalCancer Care OntarioUniversity of TorontoOttawa HospitalCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésSnowball samplingAuditTest (biology)UsabilityProtocol (science)PsychologyIncentive programMedicineIncentiveOperationalizationFamily medicineMedical educationNursingComputer scienceAlternative medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer Care Ontario's Screening Activity Report (SAR) is an online audit and feedback tool designed to help primary care physicians in Ontario, Canada, identify patients who are overdue for cancer screening or have abnormal results requiring follow-up. Use of the SAR is associated with increased screening rates. To encourage SAR use, Cancer Care Ontario sends monthly emails to registered primary care physicians announcing that updated data are available. However, analytics reveal that 50% of email recipients do not open the email and less than 7% click the embedded link to log in to their report. OBJECTIVE: The goal of the study is to determine whether rewritten emails result in increased log-ins. This manuscript describes how different user- and theory-informed messages intended to improve the impact of the monthly emails will be experimentally tested and how a process evaluation will explore why and how any effects observed were (or were not) achieved. METHODS: A user-centered approach was used to rewrite the content of the monthly email, including messages operationalizing 3 behavior change techniques: anticipated regret, material incentive (behavior), and problem solving. A pragmatic, 2x2x2 factorial experiment within a multiphase optimization strategy will test the redesigned emails with an embedded qualitative process evaluation to understand how and why the emails may or may not have worked. Trial outcomes will be ascertained using routinely collected administrative data. Physicians will be recruited for semistructured interviews using convenience and snowball sampling. RESULTS: As of April 2017, 5576 primary care physicians across the province of Ontario, Canada, had voluntarily registered for the SAR, and in so doing, signed up to receive the monthly email updates. From May to August 2017 participants received the redesigned monthly emails with content specific to their allocated experimental condition prompting use of the SAR. We have not yet begun analyses. CONCLUSIONS: This study will inform how to communicate effectively with primary care providers by email and identify which behavior change techniques tested are most effective at encouraging engagement with an audit and feedback report. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03124316; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03124316 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6w2MqDWGu).

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,010

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 Opus0,892
Tête enseignante GPT0,780
Écart entre enseignants0,112 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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