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Enregistrement W2809066537 · doi:10.2196/humanfactors.9875

Designing Emails Aimed at Increasing Family Physicians’ Use of a Web-Based Audit and Feedback Tool to Improve Cancer Screening Rates: Cocreation Process

2018· article· en· W2809066537 sur OpenAlexafffundvenueabout
Caroline A. Bravo, Diego Llovet, Holly O. Witteman, Laura Desveaux, Justin Presseau, Marianne Saragosa, Gratianne Vaisson, Shama Umar, Jill Tinmouth, Noah Ivers

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSunnybrook HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaUniversité LavalRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa HospitalWomen's College HospitalCentre hospitalier universitaire de QuébecCancer Care OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer ResearchCancer Care Ontario
Mots-clésAuditProcess (computing)Process managementComputer scienceWorld Wide WebBusinessAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Providing clinical performance data to health professionals, a process known as audit and feedback, can play an important role in health system improvement. However, audit and feedback tools can only be effective if the targeted health professionals access and actively review their data. Email is used by Cancer Care Ontario, a provincial cancer agency, to promote access to a Web-based audit and feedback tool called the Screening Activity Report (SAR); however, current emails that lack behavior change content have been ineffective at encouraging log-in to the SAR. OBJECTIVE: The objective of our study was to describe the process and experience of developing email content that incorporates user input and behavior change techniques (BCTs) to promote the use of the SAR among Ontario primary care providers. METHODS: Our interdisciplinary research team first identified BCTs shown to be effective in other settings that could be adapted to promote use of the SAR. We then developed draft BCT-informed email content. Next, we conducted cocreation workshops with physicians who had logged in to the SAR more than once over the past year. Participants provided reactions to researcher-developed BCT-informed content and helped to develop an email that they believed would prompt their colleagues to use the SAR. Content from cocreation workshops was brought to focus groups with physicians who had not used the SAR in the past year. We analyzed notes from the cocreation workshops and focus groups to inform decisions about content. Finally, 8 emails were created to test BCT-informed content in a 2×2×2 factorial randomized experiment. RESULTS: We identified 3 key tensions during the development of the email that required us to balance user input with scientific evidence, organizational policies, and our scientific objectives, which are as follows: conflict between user preference and scientific evidence, privacy constraints around personalizing unencrypted emails with performance data, and using cocreation methods in a study with the objective of developing an email that featured BCT-informed content. CONCLUSIONS: Teams tasked with developing content to promote health professional engagement with audit and feedback or other quality improvement tools might consider cocreation processes for developing communications that are informed by both users and BCTs. Teams should be cautious about making decisions solely based on user reactions because what users seem to prefer is not always the same as what works. Furthermore, implementing user recommendations may not always be feasible. Teams may face challenges when using cocreation methods to develop a product with the simultaneous goal of having clearly defined variables to test in later studies. The expected role of users, evidence, and the implementation context all warrant consideration to determine whether and how cocreation methods could help to achieve design and scientific objectives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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