Perspectives of Rural Primary Care Clinicians on Pediatric Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite efficacious treatments, evidence-based guidelines, and increased availability of integrated behavioral health care, youth coping with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) receive suboptimal care. More research is needed to understand and address care gaps, particularly within rural health systems that face unique challenges. We conducted a qualitative study within a predominantly rural health system with a pediatric-integrated behavioral health care program to address research gaps and prepare for quality improvement initiatives, including primary care clinician (PCC) trainings and clinical decision support tools in the electronic health record (EHR). METHOD: Semistructured interviews were conducted with 26 PCCs representing clinics within the health system. Interview guides were based on the Practical Robust Implementation and Sustainability Model to elicit PCC views regarding determinants of current practices and suggestions to guide quality improvement efforts. We used thematic analysis to identify patterns of responding that were common across participants. RESULTS: PCCs identified several internal and external contextual factors as determinants of current practices. Of note, PCCs recommended increased access to continuing education trainings held in clinic over lunch and delivered in less than 30 minutes. Suggested improvements to the EHR included incorporating parent and teacher versions of the Vanderbilt Rating Scale into the EHR, documentation templates aligned with evidence-based guidelines, and alerts and suggestions to aid medication management during appointments. CONCLUSION: Future research to identify implementation strategies to help rural PCCs adopt innovations are needed given the increased responsibility for managing ADHD care and intractable gaps in access to behavioral health care in rural regions.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».