Implementing a Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitor Module With a Software Tool (Future Health Today): Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care plays a key role in the management of type 2 diabetes. Sodium-glucose cotransporter 2 (SGLT2) inhibitors have been demonstrated to reduce hospitalization and cardiac and renal complications. Tools that optimize management, including appropriate prescribing, are a priority for treating chronic diseases. Future Health Today (FHT) is software that facilitates clinical decision support and quality improvement. FHT applies algorithms to data stored in electronic medical records in general practice to identify patients who are at risk of a chronic disease or who have a chronic disease that may benefit from intensification of management. The platform continues to evolve because of rigorous evaluation, continuous improvement, and expansion of the conditions hosted on the platform. FHT currently displays recommendations for the identification and management of chronic kidney disease, cardiovascular disease, type 2 diabetes, and cancer risk. A new module will be introduced to FHT focusing on SGLT2 inhibitors in patients with type 2 diabetes who have chronic kidney diseases, cardiovascular diseases, or risk factors for cardiovascular disease. OBJECTIVE: The study aims to explore the barriers and enablers to the implementation of an SGLT2 inhibitor module within the Future Health Today software. METHODS: Clinic staff were recruited to participate in interviews on their experience in their use of a tool to improve prescribing behavior for SGLT2 inhibitors. Thematic analysis was guided by Clinical Performance Feedback Intervention Theory. RESULTS: In total, 16 interviews were completed. Identified enablers of use included workflow alignment, clinical appropriateness, and active delivery of the module. Key barriers to use were competing priorities, staff engagement, and knowledge of the clinical topic. CONCLUSIONS: There is a recognized benefit to the use of a clinical decision support tool to support type 2 diabetes management, but barriers were identified that impeded the usability and actionability of the module. Successful and effective implementation of this tool could support the optimization of patient management of type 2 diabetes in primary care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».