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Enregistrement W4291338036 · doi:10.2196/37503

Implementation of a Work-Related Asthma Screening Questionnaire in Clinical Settings: Multimethods Study

2022· article· en· W4291338036 sur OpenAlexaffvenueabout
Madison MacKinnon, Max Moloney, Emma Bullock, Alison Morra, Teresa To, Catherine Lemière, M. Diane Lougheed

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisMedical educationWork (physics)MedicineAdvisory committeeKnowledge translationQualitative researchPsychologyFamily medicineNursingKnowledge managementComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A work-related asthma (WRA) screening questionnaire is currently being validated for implementation in clinical settings. To minimize barriers to integrating tools into clinical practice, a discussion of strategies for the implementation of the questionnaire has begun. OBJECTIVE: This study aimed to understand the benefits, feasibility, barriers, and limitations of implementing the Work-related Asthma Screening Questionnaire-Long version (WRASQ[L]) and asthma e-tools in clinical settings and propose dissemination and implementation strategies for the WRASQ(L). METHODS: This study was conducted in Kingston, Ontario, Canada, from September 2019 to August 2021. A workshop and 2 questionnaires were used to understand the benefits of and barriers to implementing the questionnaire in clinical settings. An expert advisory committee was established to develop the implementation and dissemination strategies. Workshops were semistructured and used thematic qualitative analysis to identify themes that provided an understanding of the benefits and limitations of and barriers to using the WRASQ(L), and e-tools in general, in clinical settings. Workshop participants included patients and health care providers, including physicians, nurses, and asthma educators, who were implementation specialists and expert electronic medical record users. A questionnaire focusing on providers' knowledge and awareness of WRA and another focusing on WRASQ(L) feedback was administered at the workshops. Advisory committee members from relevant stakeholders met 3 times to strategize implementation opportunities. RESULTS: A total of 6 themes were identified in the workshop: involving and addressing patient needs, novel data collection, knowledge translation, time considerations, functional and practical barriers, and human limitations. Questionnaire responses yielded positive feedback on the utility of the WRASQ(L) in clinical settings. All participants agreed that it is an easy way of collecting information on occupational and exposure history and could prompt a discussion between the health care provider and patient on how the workplace and exposures could affect one's asthma, increase awareness of WRA in patients and providers, and increase awareness of exposures in the workplace. Implementation and dissemination strategies were generated with input from the advisory committee. CONCLUSIONS: Stakeholders and workshop participants consider the WRASQ(L) to be a useful tool that satisfies many provider needs in their clinical settings. Once validated, dissemination strategies will include developing educational materials that include the WRASQ(L), linking the questionnaire to stakeholder websites or e-toolkits, translation into other languages, leveraging health care and research networks, conference presentations, and peer-reviewed publications. Implementation strategies will include integration into electronic medical records; designing multifaceted interventions; and targeting nontraditional settings such as workplaces, pharmacies, and research settings. The WRASQ(L) addresses many benefits of and barriers to implementation, as identified in the workshop themes. These themes will guide future implementation and dissemination strategies, noting that human limitations identified in providers and patients will need to be overcome for successful implementation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,449 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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