Clinician views on how clinical decision support systems can help diagnose asthma in primary care: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Asthma can be difficult to diagnose in primary care. Clinical decision support systems (CDSS) can assist clinicians when making diagnostic decisions, but the perspectives of intended users need to be incorporated into the software if the CDSS is to be clinically useful. Therefore, we aimed to understand health professional views on the value of an asthma diagnosis CDSS and the barriers and facilitators for use in UK primary care. METHODS: We recruited doctors and nurses working in UK primary care who had experience of assessing respiratory symptoms and diagnosing asthma. Qualitative interviews were used to explore clinicians' experiences of making a diagnosis of asthma and understand views on a CDSS to support asthma diagnosis. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim and analyzed thematically. RESULTS: 16 clinicians (nine doctors, seven nurses) including 13 participants with over 10 years experience, contributed interviews. Participants saw the potential for a CDSS to support asthma diagnosis in primary care by structuring consultations, identifying relevant information from health records, and having visuals to communicate findings to patients. Being evidence based, regularly updated, integrated with software, quick and easy to use were considered important for a CDSS to be successfully implemented. Experienced clinicians were unsure a CDSS would help their routine practice, particularly in straightforward diagnostic scenarios, but thought a CDSS would be useful for trainees or less experienced colleagues. CONCLUSIONS: To be adopted into clinical practice, clinicians were clear that a CDSS must be validated, integrated with existing software, and quick and easy to use.
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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 | 0,040 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».