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Enregistrement W4400490910 · doi:10.1097/phh.0000000000001913

Self-Collection for HPV Testing: Potential Issues Related to Performance Measures and Quality Improvement Among Federally Qualified Health Centers

2024· article· en· W4400490910 sur OpenAlexaff
Amanda B. Le, Stephanie B. Wheeler, Jennifer Elston Lafata, Randall Teal, Kara Giannone, Liisa S Smith, MaryShell Zaffino, Jennifer S. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Public Health Management and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesPfizer FoundationGenentechNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesHill's Pet NutritionNational Cancer InstituteUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthPfizer
Mots-clésQuality (philosophy)Data collectionMEDLINEQuality managementComputer scienceMedicineEngineeringStatisticsOperations managementPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Most incident cases of cervical cancer in the United States are attributable to inadequate screening. Federally qualified health centers (FQHCs) serve a large proportion of women who are low-income, have no insurance, and are underserved-risk factors for insufficient cervical cancer screening. FQHCs must maintain quality measures to preserve their accreditation, address financial reimbursements, and provide quality care. Implementation of human papillomavirus (HPV) self-collection can improve cervical cancer screening coverage within FQHCs. OBJECTIVES: To understand perspectives from clinical personnel on current cervical cancer screening rates at FQHCs in North Carolina and the impact of implementing HPV self-collection among underscreened patients on screening rates and performance measures. DESIGN: The study used focus groups and key informant interviews. Coding-based thematic analysis was applied to both focus group and interview transcripts. Emergent themes regarding perspectives on self-collection implementation were mapped onto Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) constructs to identify future barriers and facilitators to implementation. SETTING: Two FQHCs in North Carolina and a cloud-based videoconferencing platform. PARTICIPANTS: Six FQHCs in North Carolina; 45 clinical and administrative staff from the 6 FQHCs; 1 chief executive officer (n = 6), 1 senior-level administrator (n = 6), 1 chief medical officer (n = 6), and 1 clinical data manager (n = 6) from each FQHC. MAIN OUTCOME MEASURE: Achievement of clinical perspectives. RESULTS: Societal-, practice-, and patient-level factors currently contribute to subpar cervical cancer screening rates. HPV self-collection was expected to improve screening uptake among underscreened women at FQHCs, and thus quality and performance measures, by offering an alternative screening approach for in-clinic or at-home use. Implementation barriers include financial uncertainties and HPV self-collection not yet a Food and Drug Administration-approved test. CONCLUSION: HPV self-collection has potential to improve cervical cancer screening quality and performance measures of FQHCs. For a successful implementation, multilevel factors that are currently affecting low screening uptake need to be addressed. Furthermore, the financial implications of implementation and approval of HPV self-collection as a test for cervical cancer screening quality measures need to be resolved.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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