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Enregistrement W4324304769 · doi:10.2196/42890

The Effect of Clinical Decision Prompts in Improving Human Papillomavirus Vaccination Rates in a Multispecialty Practice in a Predominantly Hispanic Population: Quasi-Experimental Study

2023· article· en· W4324304769 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Molokwu, Melissa Mendez, Christina Bracamontes

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyVaccinationFamily medicinePopulationElectronic medical recordMedical recordObstetrics and gynaecologyCervixGynecologyObstetricsInternal medicineImmunologyCancerPregnancyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The human papillomavirus (HPV) is implicated in the causal pathway of cancers of the vulva, vagina, penis, cervix, anus, and oropharyngeal region. It is the most common sexually transmitted infection in the United States. Despite the documented safety and effectiveness of the HPV vaccine, rates lag behind those of other vaccines given at the same age. OBJECTIVE: Provider recommendation is identified as a robust predictor of HPV vaccine uptake, and physician-prompting is shown to increase the provision of preventive care services in general. Theoretically, providing reminders to providers should increase opportunities for providing HPV vaccine recommendations and therefore affect vaccination rates. The objective of our study was to assess the effectiveness of an electronic medical record (EMR) prompt in improving HPV vaccination rates in an academic clinic setting caring for a predominantly Hispanic border population. METHODS: We used a quasi-experimental design with a retrospective chart audit to evaluate the effect of a clinical decision prompt (CDP) on improving HPV immunization rates in different specialty settings. We introduced an EMR prompt to remind providers to recommend the HPV vaccine when seeing appropriate patients in an obstetrics and gynecology (OBGYN), pediatrics (PD), and family medicine (FM) clinic in a large multispecialty academic group located along the Texas-Mexico border. We assessed HPV vaccination rates in all the departments involved before and after introducing the prompts. Participants included male and female patients between the ages of 9 and 26 years, presenting at the clinics between January 2014 and December 2015. RESULTS: We reviewed over 2800 charts in all 3 clinics. After adjusting for age, ethnicity, race, type of insurance, preferred language, and clinic, the odds of immunization were 92% (P<.001) higher in patients after the prompt implementation of the EMR. In addition, there was an overall statistically significant increase in the overall HPV vaccination completion rates after implementing the CDP (31.96% vs 21.22%; P<.001). Again, OBGYN saw the most significant improvement in vaccination completion rates, with rates at follow-up 66.02% higher than baseline rates (P=.04). PD and FM had somewhat similar but no less impressive improvements (57.7% and 58.36%; P<.001). CONCLUSIONS: Implementing an EMR CDP improved our overall odds of HPV vaccination completion by 92%. We theorize that the decision prompts remind health care providers to discuss or recommend the HPV vaccination during clinical service delivery. CDPs in the EMR help increase HPV vaccination rates in multiple specialties and are a low-cost intervention for improving vaccination rates.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,477 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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