Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The effectiveness of knowledge translation (KT) interventions applied to implementation of lung cancer screening (LCS) programmes using low-dose CT scans is unclear.This systematic review addresses KT strategies used to increase participation in LCS.Methods: A PICO framework was designed.Literature searches were performed for studies incorporating KT strategies in relation to LCS.Searches were performed in MED-LINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane, Web of SCIENCE and Scopus.Selection and consensus was performed by 2 reviewers.Included studies had to utilize a KT intervention intended to facilitate participation in screening, improve intention to screen, or increase screening uptake.Results: 1160 studies were identified for title and abstract review.After applying inclusion and exclusion criteria, 112 were selected for full text review and then 24 s for data extraction.Studies originated from USA (20), Canada (1), UK (2) and Japan (1), published between 2014 and 2021.KT interventions included staff training and patient education (classes, print, web-based and video), shared decision making tools, forms (online and paper), reminders and triggers, data presentation modalities, and materials targeting specific populations.In relation to the KT intervention, there were 5 studies that addressed knowledge based endpoints to facilitate screening participation; 8 studies that addressed intention to screen endpoints; and 11 studies that addressed actual LCS uptake.Of these 11 studies, 4 demonstrated a positive effect on lung cancer screening rates after the KT intervention; 3 showed no effect; and 4 had no comparator.Contribution: This systematic review identified several studies that addressed the utilisation and effectiveness of various KT interventions in the context of LCS.Most of these were low level evidence.Randomised controlled trials that measured actual screening rates as an outcome were lacking.It is important that KT interventions are explored through high quality studies in order to optimise the implementation of LCS programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».