Improving Clinical Pathways for Cancer Diagnosis by Understanding Physicians’ Mental Models
Notice bibliographique
Résumé
Context: The Alberta Cancer Strategic Clinical Network (C-SCN), a unit of Alberta Health Services, created province-wide diagnosis and referral pathways for rectal bleeding (RB), iron-deficiency anemia (IDA), and lymphadenopathy (LA). Historically such initiatives have met with limited uptake. Objective: Apply cognitive engineering principles to improve design and implementation. Study Design and Analysis: Cross-sectional Cognitive Task Analysis study, using our previously published framework-guided qualitative analytic approach. Setting: Community primary care in Alberta. Population Studied: 8 community family physicians in Alberta, purposively sampled to exclude early adopters and opinion leaders. Range < 10 to > 30 years in practice; 6 women; none rural. Intervention/Instrument: Cognitive Task Analysis (mental simulation method) and “Think Aloud” protocol. Findings presented to C-SCN Leadership for revision of pathway content and implementation plan. Outcome Measures: Fit of pathways with the mental models and cognitive strategies of family physicians. Suggestions for improving fit. C-SCN actions in response to findings. Results: Physicians do not maintain detailed mental models for LA, and used the pathway for sensemaking. Physicians had well developed mental models for RB and IDA. They did not use the pathways for diagnosis, instead abstracting a few key points for sensemaking in the referral process and validating their decision making. The pathways’ direction for referral for endoscopy did not fit with physicians’ mental models. Suggestions provided to the C-SCN: not to attempt to change physicians’ mental models, but instead change the triage process for incoming referrals. Physicians did not follow any of the pathways as algorithms, but sought key cues from them to use in System 1-based (rapid, intuitive) cognitive strategies. C-SCN was advised to change the format to cluster those key cues and make them easy to find, and to avoid forcing physicians into slower System 2 thinking (potentially disrupting busy clinic workflow). Specific usability feedback was catalogued at the level of wording and format details, for use by the C-SCN pathway designers. The C-SCN team made major changes based on these recommendations. Conclusions: A cognitive engineering approach can provide a perspective on care/diagnostic pathways that results in substantially different design and implementation choices.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».