Improving Iowa Research Network Patient Recruitment for an Advance Care Planning Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/OBJECTIVES: In February 2019, recruitment began in Iowa Research Network offices for a Patient-Centered Outcomes Research Institute (PCORI) funded Advance Care Planning (ACP) study to be conducted in 7 primary care practice-based research networks across the United States and Canada. The main study trained clinicians and nursing staff in serious illness care conversations and requested they refer eligible patients. Eligible patients were those with serious illness or frailty expected to live 1 to 2 years. Clinicians indicated it was difficult to identify eligible patients. This study aimed to find better methods for increasing patient recruitment for the ACP study. METHODS: Research staff brainstormed and implemented strategies to increase patient referrals from clinicians. Participating offices used Epic for their medical record and the Gagne Index was used to generate a list of eligible patients in Epic SlicerDicer. When patients from the Epic SlicerDicer report appeared on the schedule, clinicians and nursing staff were notified that they might be eligible for ACP. Clinicians and nursing staff were asked to complete a survey identifying their perception of implemented strategies. A Wilcoxon signed-rank test was conducted to compare referral numbers before and after the Gagne Index/Epic SlicerDicer intervention. RESULTS: = .002). Survey results indicated that several strategies facilitated clinician referrals, including patients identified as potentially appropriate on the schedule, quarterly meetings with researchers, and e-mails with a list of potentially eligible patients. CONCLUSIONS: Notifying clinical staff about potential study participants increased patient referrals in this ACP study. Research staff must have time, funding, and patience to support clinical staff who are expected to refer patients to studies.
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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 | 0,009 | 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 | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».