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Enregistrement W2900119563 · doi:10.1186/s12885-018-4962-9

Comparison of implementation strategies to influence adherence to the clinical pathway for screening, assessment and management of anxiety and depression in adult cancer patients (ADAPT CP): study protocol of a cluster randomised controlled trial

2018· article· en· W2900119563 sur OpenAlexaff
Phyllis Butow, Joanne Shaw, Heather L. Shepherd, Melanie A. Price, Lindy Masya, Brian Kelly, Nicole Rankin, Afaf Girgis, Thomas F. Hack, Philip Beale, Rosalie Viney, Haryana M. Dhillon, Joseph Coll, Patrick J. Kelly, Melanie Lovell, Peter Grimison, Tim Shaw, Tim Luckett, Jessica Cuddy, Fiona A. White

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSydney Medical SchoolCancer Council NSWUniversity of Technology SydneyUniversity of New South WalesIngham Institute for Applied Medical ResearchCancer Institute NSW
Mots-clésMedicinePsychological interventionAnxietyProtocol (science)Randomized controlled trialCluster randomised controlled trialNursingPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health service change is difficult to achieve. One strategy to facilitate such change is the clinical pathway, a guide for clinicians containing a defined set of evidence-based interventions for a specific condition. However, optimal strategies for implementing clinical pathways are not well understood. Building on a strong evidence-base, the Psycho-Oncology Co-operative Research Group (PoCoG) in Australia developed an evidence and consensus-based clinical pathway for screening, assessing and managing cancer-related anxiety and depression (ADAPT CP) and web-based resources to support it - staff training, patient education, cognitive-behavioural therapy and a management system (ADAPT Portal). The ADAPT Portal manages patient screening and prompts staff to follow the recommendations of the ADAPT CP. This study compares the clinical and cost effectiveness of two implementation strategies (varying in resource intensiveness), designed to encourage adherence to the ADAPT CP over a 12-month period. METHODS: This cluster randomised controlled trial will recruit 12 cancer service sites, stratified by size (large versus small), and randomised at site level to a standard (Core) versus supported (Enhanced) implementation strategy. After a 3-month period of site engagement, staff training and site tailoring of the ADAPT CP and Portal, each site will "Go-live", implementing the ADAPT CP for 12 months. During the implementation phase, all eligible patients will be introduced to the ADAPT CP as routine care. Patient participants will be registered on the ADAPT Portal to complete screening for anxiety and depression. Staff will be responsible for responding to prompts to follow the ADAPT CP. The primary outcome will be adherence to the ADAPT CP. Secondary outcomes include staff attitudes to and experiences of following the ADAPT CP, using the ADAPT Portal and being exposed to ADAPT implementation strategies, collected using quantitative and qualitative methods. Data will be collected at T0 (baseline, after site engagement), T1 (6 months post Go-live) and T2 (12 months post Go-live). DISCUSSION: This will be the first cluster randomised trial to establish optimal levels of implementation effort and associated costs to achieve successful uptake of a clinical pathway within cancer care. TRIAL REGISTRATION: The study was registered prospectively with the ANZCTR on 22/3/2017. Trial ID ACTRN12617000411347.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,413 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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