Using Information Technology to Assess Patient Risk Factors in Primary Care Clinics: A Pragmatic Evaluation (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Tobacco use, physical inactivity and poor diet are associated with morbidity and premature death. Health promotion and primary prevention counseling, advice and support by a primary care provider leads to behaviour change attempts among patients. However, although physicians consider preventative health important the focus on presentation, acute care and medication review often overshadows primary prevention counseling. OBJECTIVE This study evaluates feasibility, adoption and integration of the tablet-based Risk Factor Identification Tool (RFIT) that uses algorithmic information technology to support obtainment of patient risk factor information in primary care clinics. METHODS This is a pragmatic developmental evaluation. Each clinic developed a site-specific implementation plan adapted to their workflow. RFIT was implemented in two primary care clinics located in Manitoba. Perceptions of 10 clinic staff and 8 primary care clinicians informed this evaluation. RESULTS Clinicians reported a smooth and fast transfer of RFIT responses to an EMR encounter note. There were 207 patients that used the RFIT with a completion rate of 86%. Clinic staff reported that very few patients declined the use of RFIT or required assistance to use the tablet. Among the patients that used RFIT 12.1% smoked, 21.2% felt their diet could be improved, 9.3% reported high alcohol consumption, 56.4% reported less than 150 minutes of PA a week, and 8.2% lived in poverty. Clinicians suggested that although a wide variety of patients were able to use the tablet-based RFIT, implemented surveys should be tailored to patient subgroups. CONCLUSIONS Clinicians and clinic staff positively reviewed the use of information technology in primary care. RFIT is a user-friendly tool that provides an effective method for obtaining risk factor information from patients. It is particularly useful for subsets of patients lacking continuity in the care they receive. When implemented within a context that can support practical interventions to address identified risk factors, RFIT can inform brief interventions within primary care.
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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 | 0,059 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».