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Enregistrement W4288456435 · doi:10.3122/jabfm.2022.04.210399

Interventions to Increase Colorectal Cancer Screening Uptake in Primary Care: A Systematic Review

2022· review· en· W4288456435 sur OpenAlexaff
Kamala Adhikari, Kimberly Manalili, Jessica Law, Madison Bischoff, Gary Teare

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLMedicinePsychological interventionData extractionInclusion (mineral)MEDLINEImplementation researchQuality managementInclusion and exclusion criteriaIntervention (counseling)Set (abstract data type)Minimum Data SetMedical educationNursingFamily medicineAlternative medicineComputer scienceOperations managementManagement systemPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We systematically reviewed and summarized previous studies that examined facilitators and barriers to implementing interventions to increase CRCS uptake in primary care practice. METHODS: We searched PubMed, Medline (EBSCO), and CINAHL databases, from the inception of these databases to April 2020. The search strategy combined a set of terms related to facilitators/barriers, intervention implementation, CRCS, and uptake/participation. A priori set inclusion and exclusion criteria were used during both title/abstract screening and full-text screening phases to identify the eligible studies. Quality of the included studies was appraised using quality assessment tools, and data were extracted using a predetermined data extraction tool. We classified facilitators and barriers according to the Consolidated Framework for Implementation Research domains and constructs and identified the common facilitators and barriers looking at how common they were across studies. RESULTS: A total of 12 studies were included in the review. Engagement of the clinic team, leadership team, and partners, clinics' motivation to improve CRCS rates, use of the EMR system, continuous monitoring and feedback system, and having a supportive environment for implementation were the most commonly reported implementation facilitators. Limited time for the clinic team to devote to a new project, challenges in getting accurate, timely data related to CRCS, limited capacity/support to use the EMR system, and disconnect between clinic team members were the most commonly reported implementation barriers. CONCLUSIONS: The synthesized findings improve our understanding of facilitators of and barriers to the implementation of interventions to increase CRCS participation in primary care practice, and inform the customized implementation strategies. Many of the included studies had limited use of rigorous implementation science frameworks to guide their implementation and evaluation, which precludes a comprehensive understanding of the implementation factors specific to CRCS interventions in primary care. Future studies assessing the CRCS intervention implementation factors would benefit from the use of implementation science frameworks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,510
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,127 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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