Adoption of Patient-Centered Tools by Cancer Care Teams: A Closer Look at Survivorship Care Plans and Patient Decision Aids
Notice bibliographique
Résumé
Background: Moving interventions (i.e., new knowledge, tools, and technologies) into clinical practice are often lengthy and challenging processes, even when they are strongly supported by research evidence. Conversely, organizations and providers sometimes adopt interventions in the absence of strong research evidence. Understanding decision-making around the adoption of new interventions is paramount to developing more effective strategies to facilitate the use of evidence-based interventions in practice. Aim: To illuminate the decision-making processes involved in the adoption of patient-centered interventions by cancer care teams, including how research evidence is considered, and identify additional factors influencing these decisions. We focused on two interventions (survivorship care plans [SCPs] and patient decision aids [PtDAs]) due to their differing levels of research evidence and real-world adoption: SCPs = low evidence; high adoption; PtDAs = high evidence; low adoption. Methods: Guided by the principles of grounded theory, we conducted semistructured interviews with clinicians, managers, and administrators of cancer care programs across Canada (n=21). Data were collected and analyzed concurrently, using a constant comparative approach. Data collection ended upon reaching theoretical saturation. Results: Participants emphasized that high-quality research evidence is often unnecessary when making adoption decisions around interventions that are intuitively “good ideas.” Six key factors contributed to adoption/nonadoption decisions around SCPs and PtDAs: 1) alignment (or misalignment) of research evidence with clinical experiences, patient experiences/preferences, and local data; 2) perceived benefit to clinicians themselves; 3) endorsement by respected organizations; 4) existence of local champions; 5) ability to adapt the intervention to local contexts; and 6) ability to routinize the intervention across a large patient population. Conclusion: Many factors influence decisions to adopt patient-centered interventions, including clinicians' experiences and perceived benefits, the existence of organizational and extraorganizational advocates, and ease/reach of implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».