Improving computerized decision support system interventions: a qualitative study combining the theoretical domains framework with the GUIDES Checklist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computerized clinical decision support systems (CDSSs) can improve care by bridging knowledge to practice gaps. However, the real-world uptake of such systems in health care settings has been suboptimal. We sought to: (1) use the Theoretical Domains Framework (TDF) to identify determinants (barriers/enablers) of uptake of the Electronic Asthma Management System (eAMS) CDSS; (2) match identified TDF belief statements to elements in the Guideline Implementation with Decision Support (GUIDES) Checklist; and (3) explore the relationship between the TDF and GUIDES frameworks and the usefulness of this sequential approach for identifying opportunities to improve CDSS uptake. METHODS: In Phase 1, we conducted semistructured interviews with primary care physicians in Toronto, Canada regarding the uptake of the eAMS CDSS. Using content analysis, two coders independently analyzed interview transcripts guided by the TDF to generate themes representing barriers and enablers to CDSS uptake. In Phase 2, the same reviewers independently mapped each belief statement to a GUIDES domain and factor. We calculated the proportion of TDF belief statements that linked to each GUIDES domain and the proportion of TDF domains that linked to GUIDES factors (and vice-versa) and domains. RESULTS: We interviewed 10 participants before data saturation. In Phase 1, we identified 53 belief statements covering 12 TDF domains; 18 (34.0%) were barriers, and 35 (66.0%) were enablers. In Phase 2, 41 statements (77.4%) linked to at least one GUIDES factor, while 12 (22.6%) did not link to any specific factor. The GUIDES Context Domain was linked to the largest number of belief statements (19/53; 35.8%). Each TDF domain linked to one or more GUIDES factor, with 6 TDF domains linking to more than 1 factor and 8 TDF domains linking to more than 1 GUIDES domain. CONCLUSIONS: The TDF provides unique insights into barriers and enablers to CDSS uptake, which can then be mapped to GUIDES domains and factors to identify required changes to CDSS context, content, and system. This can be followed by conventional mapping of TDF domains to behaviour change techniques to optimize CDSS implementation. This novel step-wise approach combines two established frameworks to optimize CDSS interventions, and requires prospective validation.
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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 | 0,028 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».