MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390449154 · doi:10.1177/20543581231217857

Identifying Barriers and Facilitators for Increasing Uptake of Sodium-Glucose Cotransporter-2 (SGLT2) Inhibitors in British Columbia, Canada, using the Consolidated Framework for Implementation Research

2023· article· en· W4390449154 sur OpenAlexaffabout
Tae Won Yi, Daniel V. O’Hara, Brendan Smyth, Meg Jardine, Adeera Levin, Rachael L. Morton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImplementation researchThematic analysisQualitative researchFamily medicineMEDLINEHealth careNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Care gaps remain in modern health care despite the availability of robust, evidence-based medications. Although sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors have demonstrated profound benefits in improving both cardiovascular and kidney outcomes in patients, the uptake of these medications remain suboptimal, and the causes have not been systematically explored. Objective: The purpose of this study was to use the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to describe the barriers and facilitators faced by clinicians in British Columbia, Canada, when prescribing an SGLT2 inhibitor. To achieve this, we conducted semistructured interviews using the CFIR with practicing family physicians, nephrologists, endocrinologists, and cardiologists in British Columbia. Design: Semistructured interviews. Setting: British Columbia, Canada. Participants: Actively practicing family physicians, nephrologists, endocrinologists, and cardiologists in British Columbia. Methods: Twenty-one clinicians were interviewed using questions derived from the CFIR. The audio recordings were transcribed verbatim, and each transcription was individually analyzed in duplicate using thematic analysis. The analysis focused on identifying barriers and facilitators to using SGLT2 inhibitors in clinical practice and coded using the CFIR constructs. Once the transcriptions were coded, overarching themes were created. Results: Five overarching themes were identified to the barriers and facilitators to using SGLT2 inhibitors: current perceptions and beliefs, clinician factors, patient factors, medication factors, and health care system factors. The current perceptions and beliefs were that SGLT2 inhibitors are efficacious and have distinct advantages over other agents but are underutilized in British Columbia. Clinician factors included varying levels of knowledge of and comfort in prescribing SGLT2 inhibitors, and patient factors included intolerable adverse events and additional pill burden, but many were enthusiastic about potential benefits. Multiple SGLT2 inhibitor related adverse events like mycotic infections and euglycemic diabetic ketoacidosis and the difficulty in obtaining reimbursement for these medications were also identified as a barrier to prescribing these medications. Facilitators for the use of SGLT2 inhibitors included consensus among colleagues, influential leaders, and peers in support of their use, and endorsement by national guidelines. Limitations: The experience from the clinicians regarding costs and the reimbursement process is limited to British Columbia as each province has its own procedures. There may be responder bias as clinicians were approached through purposive sampling. Conclusion: This study highlights different themes to the barriers and facilitators of using SGLT2 inhibitors in British Columbia. The identification of these barriers provides a specific target for improvement, and the facilitators can be leveraged for the increased use of SGLT2 inhibitors. Efforts to address and optimize these barriers and facilitators in a systematic approach may lead to an increase in the use of these efficacious medications.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetDiabetes Treatment and ManagementTravaux en français237 207