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Enregistrement W4399045060 · doi:10.1136/bmjoq-2023-002686

Barriers and facilitators of implementing a multicomponent intervention to improve faecal immunochemical test (FIT) colorectal cancer screening in primary care clinics, Alberta

2024· article· en· W4399045060 sur OpenAlexafffundabout
Kamala Adhikari, Sharon S. Mah, Michelle Patterson, Gary Teare, Kimberly Manalili

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta HealthAlberta Health Services
Mots-clésImplementation researchMedicinePsychological interventionIntervention (counseling)Test (biology)NursingFamily medicineWorkflowQuality managementMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Colorectal cancer (CRC) screening is effective at reducing the incidence and mortality of CRC. To address suboptimal CRC screening rates, a faecal immunochemical test (FIT) multicomponent intervention was piloted in four urban multidisciplinary primary care clinics in Alberta from September 2021 to April 2022. The interventions included in-clinic distribution of FIT kits, along with FIT-related patient education and follow-up. This study explored barriers and facilitators to implementing the intervention in four primary clinics using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). METHODS: In-depth qualitative semistructured key informant interviews, guided by the CFIR, were conducted with 14 participants to understand barriers and facilitators of the FIT intervention implementation. Key informants were physicians, quality improvement facilitators and clinical staff. Interviews were analysed following an inductive-deductive approach. Implementation barriers and facilitators were organised and interpreted using the CFIR to facilitate the identification of strategies to mitigate barriers and leverage facilitators for implementation at the clinic level. RESULTS: Key implementation facilitators reported by participants were patient perceived needs being met; the clinics' readiness to implement FIT, including staff's motivation, skills, knowledge, and resources to implement; intervention characteristics-evidence-based, adaptable and compatible with existing workflows; regular staff communications; and use of the electronic medical record (EMR) system. Key barriers to implementation were patient's limited awareness of FIT screening for CRC and discomfort with stool sample collection; the impacts of COVID-19 (patients missed appointment, staff coordination and communication were limited due to remote work); and limited clinic capacity (knowledge and skills using EMR system, staff turnover and shortage). CONCLUSION: Findings from the study facilitate the refinement and adaption of future FIT intervention implementation. Future research will explore implementation barriers and facilitators in rural settings and from patients' perspectives to enhance the spread and scale of the intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,383 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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