Development of a Tailored Intervention With Computerized Clinical Decision Support to Improve Quality of Care for Patients With Knee Osteoarthritis: Multi-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice patterns greatly diverge from evidence-based recommendations to manage knee osteoarthritis conservatively before resorting to surgery. OBJECTIVE: This study aimed to tailor a guideline-based computerized decision support (CDS) intervention that facilitates the conservative management of knee osteoarthritis. METHODS: Experts with backgrounds in clinical medicine, research, implementation, or health informatics suggested the most important recommendations for implementation, how to develop an implementation strategy, and how to form the CDS algorithms. In 6 focus group sessions, 8 general practitioners and 22 patients from Norway, Belgium, and Finland discussed the suggested CDS intervention and identified factors that would be most critical for the success of the intervention. The focus group moderators used the GUideline Implementation with DEcision Support checklist, which we developed to support consideration of CDS success factors. RESULTS: The experts prioritized 9 out of 22 recommendations for implementation. We formed the concept for 6 CDS algorithms to support implementation of these recommendations. The focus group suggested 59 unique factors that could affect the success of the presented CDS intervention. Five factors (out of the 59) were prioritized by focus group participants in every country, including the perceived potential to address the information needs of both patients and general practitioners; the credibility of CDS information; the timing of CDS for patients; and the need for personal dialogue about CDS between the general practitioner and the patient. CONCLUSIONS: The focus group participants supported the CDS intervention as a tool to improve the quality of care for patients with knee osteoarthritis through shared, evidence-based decision making. We aim to develop and implement the CDS based on these study results. Future research should address optimal ways to (1) provide patient-directed CDS, (2) enable more patient-specific CDS within the context of patient complexity, and (3) maintain user engagement with CDS over time.
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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 | 0,030 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».