Implementation of an electronic referral smoking cessation tool into clinical practice across cancer clinics of different disease sites and institutions.
Notice bibliographique
Résumé
112 Background: Cancer Care Ontario, the government's cancer management agency, mandated routine collection of smoking data province wide (catchment of > 13 million individuals), but did not mandate specifics of a smoking cessation program for cancer patients, despite known benefits. Referral rates to smoking cessation clinics for cancer patients are low. In 2014, Princess Margaret Cancer Centre developed an electronic, patient-driven e-referral tool shown to improve referral rates, known as the smoking Cessation E-referrAl SystEm (CEASE). The objective of this study is to assess the feasibility for expanding this program through adoption and implementation of the CEASE tool to 5 additional clinics across 3 different Cancer Centres. Methods: The Canadian Institute of Health Research’s Knowledge-to- Action (CHIR KTA) framework guided the assessment. Feasibility was addressed through situational assessments, pilot implementation, and clinic/patient feedback in at least two cycles, with procedural changes made at the conclusion of each cycle. Clinics were selected to cover a wide range of hospital, clinic styles, and disease sites. Results: Pilot implementation occurred over 21 clinic days (Jun 2017- Aug 2017); 123 patients were enrolled in the pilot studies in breast, gastrointestinal, head and neck, and thoracic sites. Feasibility assessment in each clinic identified similarities and differences in resource availability, access to authority figures, and patient flow patterns. After the feasibility assessment, a pilot implementation identified English as a second language and the lack of patient's tablet/technological experience as the main barriers for implementation in 4 of 5 clinics. The use of volunteers assisting patients with the survey helped address these barriers. Strong internet connection, short survey length and staff engagement were seen as universal common facilitators to implementation in all 5 clinics. Conclusions: Despite different outpatient environments, common barriers and potential solutions were identified, which will help with scalable future widespread implementation of CEASE across the province of Ontario.
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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 | 0,059 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».