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Enregistrement W4401707579 · doi:10.1186/s12875-024-02564-5

Barriers and facilitators to using a clinical decision support tool for the management of osteoarthritis pain in patients undergoing hemodialysis: a qualitative study

2024· article· en· W4401707579 sur OpenAlexaffabout
Mai Mohsen, Angelina Abbaticchio, Tracy Zhang, Sarbjit V. Jassal, Marisa Battistella

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisHemodialysisMedicinePain managementPhysical therapyQualitative researchDecision support systemInternal medicineAlternative medicineComputer scienceData miningPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While osteoarthritis is a significant issue within the hemodialysis population and contributes to reduced quality of life, pain related to osteoarthritis is poorly managed by healthcare professionals (HCPs) in hemodialysis settings due to the absence of clinical guidance applicable to this population. The purpose of this study was to explore the perceptions of HCPs on the barriers and facilitators to using a clinical decision support tool for osteoarthritis pain management in the hemodialysis setting. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted. Purposeful and snowball sampling techniques were used to recruit hemodialysis clinicians from academic and community settings across multiple Canadian provinces. One-to-one interviews were conducted with clinicians using a semi-structured, open ended interview guide informed by the Theoretical Domains Framework, a behavior change framework. A general inductive approach was applied to identify the main themes of barriers and facilitators. RESULTS: A total of 11 interviews were completed with 3 nephrologists, 2 nurse practitioners and 6 pharmacists. Findings revealed 6 main barriers and facilitators related to the use of the clinical decision support tool. Alignment of the tool with practice roles emerged as a key barrier and facilitator. Other barriers included challenges related to the dialysis environment, varying levels of clinician comfort with pain medications, and limited applicability of the tool due to patient factors. An important facilitator was the intrinsic motivation among clinicians to use the tool. CONCLUSIONS: Most participants across the included hemodialysis settings expressed satisfaction with the clinical decision support tool and acknowledged its overall potential for improving osteoarthritis pain management among patients on hemodialysis. Future implementation of the tool may be limited by existing roles and practices at different institutions. Increased collaboration among hemodialysis and primary care teams may promote uptake of the tool.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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