Implementation of a Hearing Loss Screening Intervention in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hearing loss (HL) is underdiagnosed and often unaddressed. A recent study of screening for HL using an electronic prompt showed efficacy in increasing appropriate referrals for subsequent testing. We build on the results of this study using a qualitative lens to explore implementation processes through the perspectives of family medicine clinicians. METHODS: We collected clinic observations and semistructured interviews of family medicine clinicians and residents who interacted with the HL prompt. All data were analyzed using thematic, framework, and mixed methods integration strategies. RESULTS: We interviewed 27 clinicians and conducted 10 observations. Thematic analysis resulted in 6 themes: (1) the prompt was overwhelmingly viewed as easy, simple to use, accurate; (2) clinicians considered prompt as an effective way to increase awareness and conversations with patients about HL; (3) clinician and staff buy-in played a vital role in implementation; (4) clinicians prioritized prompt during annual visits; (5) medical assistant involvement in prompt workflow varied by health system, clinic, and clinician; (6) prompt resulted in more conversations about HL, but uncertain impact on patient outcomes. Themes are presented alongside constructs of normalization process theory and intervention outcomes. CONCLUSION: Integration of a HL screening prompt into clinical practice varied by clinician buy-in and beliefs about the impact on patient outcomes, involvement of medical assistants, and prioritization during clinical visits. Further research is needed to understand how to leverage clinician and staff buy-in and whether implementation of a new clinical prompt has sustained impact on HL screening and patient outcomes.
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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 | 0,019 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».