Using Implementation Science to Promote the Use of the G8 Screening Tool in Geriatric Oncology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evidence supports the integration of geriatric assessment in the care of older adults with cancer. The G8 screening tool is a validated instrument to target a geriatric assessment. Use of the G8 tool in clinical practice, however, is suboptimal. We systematically analyzed the barriers and facilitators to G8 tool use in oncology clinics and selected interventions tailored to the local context to enhance its uptake. DESIGN: This qualitative study used semistructured interviews and site observations. SETTING: St. Michael's Hospital, Toronto, Canada. PARTICIPANTS: Ten participants including G8 tool adopters and stakeholders at St. Michael's Hospital were interviewed. MEASUREMENTS: An interview guide based on the Theoretical Domains Framework (TDF) was developed to identify beliefs about G8 tool use. Barriers and facilitators to G8 tool use were mapped to the TDF domains and corresponding intervention functions from the Capability, Opportunity, Motivation, and Behavior model. Evidence-based implementation strategies were selected from two databases. RESULTS: Key TDF domains influencing G8 tool use behavior were social/professional role, goals, beliefs about consequences, and social influences. The behavior change domains were mapped to four mechanisms of change: persuasion (conduct local consensus discussions), modeling (identify and prepare a champion), education (distribute educational materials), and enablement (use materials to prepare patients to be active participants in understanding the evidence behind the G8 tool and answering questions accurately). CONCLUSION: This study identified barriers to G8 tool use. Local consensus discussions, identifying and preparing a champion, using educational materials, and preparing patients to be active participants may be implementation strategies to improve G8 tool use. J Am Geriatr Soc 67:898-904, 2019.
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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 | 0,152 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».