MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321370406 · doi:10.1186/s12905-023-02190-w

Perceived guideline clarity impacts guideline-concordant care for breast cancer screening in women age 40–49

2023· article· en· W4321370406 sur OpenAlexaffabout
Michelle B. Nadler, Ann Marie Corrado, Brooke E. Wilson, Alexandra Desnoyers, Eitan Amir, Noah Ivers, Laura Desveaux

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensTrillium Health CentreUniversité du QuébecKingston Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineCLARITYBreast cancerMedicineFamily medicineConcordanceCancerGynecologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canadian and US Task Forces recommend against routine mammography screening for women age 40-49 at average breast cancer risk as harms outweigh benefits. Both suggest individualized decisions based on the relative value women place on potential screening benefits and harms. Population-based data reveal variation in primary care professionals (PCPs) mammography rates in this age group after adjusting for sociodemographic factors, highlighting the need to explore PCP screening perspectives and how this informs clinical behaviours. Results from this study will inform interventions that can improve guideline concordant breast screening for this age group. METHODS: Qualitative semi-structured interviews were performed with PCPs in Ontario, Canada. Interviews were structured using the theoretical domains framework (TDF) to explore determinants of breast cancer screening best-practice behaviours: (1) risk assessment; (2) discussion regarding benefits and harms; and (3) referral for screening. ANALYSIS: Interviews were transcribed and analyzed iteratively until saturation. Transcripts were coded deductively by behaviour and TDF domain. Data that did not fit within a TDF code were coded inductively. The research team met repeatedly to identify potential themes that influenced or were important consequences of the screening behaviours. The themes were tested against further data, disconfirming cases, and different PCP demographics. RESULTS: Eighteen physicians were interviewed. The theme of perceived guideline clarity (a lack of clarity on guideline-concordant practices) influenced all behaviours and moderated the extent to which the risk assessment and discussion occurred. Many were unaware of how risk-assessment factored into the guidelines and/or did not perceive that a shared-care discussion was guideline-concordant. Deferral to patient preference (screening referral without a complete discussion of benefits and harms) occurred when the PCPs had low knowledge regarding harms and/or if they experienced regret (TDF domain: emotion) resulting from prior clinical experiences. Older providers described patient's influence impacting their decisions and physicians trained outside Canada, practicing in higher-resourced areas, and female physicians described being influenced by beliefs about consequences of benefits of screening. CONCLUSION: Perceived guideline clarity is an important driver of physician behaviour. Improving guideline concordant care should start by clarifying the guideline itself. Thereafter, targeted strategies include building skills in identifying and overcoming emotional factors and communication skills important for evidence-based screening discussions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Women s HealthMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207