Development of a Clinical Decision Support Tool to Implement Asthma Management Guidelines in Pediatric Primary Care: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a longstanding gap between national asthma guidelines and their implementation in primary care. Primary care providers (PCPs) endorse numerous provider and practice or clinic-related barriers to providing guidelines-based asthma care. To reduce asthma morbidity in primary care, PCPs need access to tools that facilitate adherence to national guidelines, which can be delivered at the point of care, are minimally burdensome, and fit within the clinic workflow. Clinical decision support (CDS) tools are health IT systems that can be housed in the electronic health record (EHR) system. OBJECTIVE: This study aimed to follow user-centered design principles and describe the formative qualitative work with target stakeholders (ie, PCPs and IT professionals) to inform our design of an EHR-embedded CDS tool that adheres to recent, significant changes in asthma management guidelines. METHODS: Purposive sampling was used to recruit three separate subgroups of professionals (n=15) between (1) PCPs with previous experience using a paper-based CDS tool for asthma management, (2) PCPs without previous experience using CDS tools for asthma management, and (3) health care IT professionals. The PCP interview guide focused on their practice, familiarity with national asthma guidelines, and how a CDS tool embedded in the EHR might help them provide guideline-based care. The health care IT professional guide included questions on the design and implementation processes of CDS tools into the EHR. Qualitative data were audio-recorded, transcribed, and then analyzed using an inductive approach to develop themes. RESULTS: Themes were organized into 2 domains, current practice and CDS tool development. The themes that emerged from PCPs included descriptions of assessments conducted to make an asthma diagnosis, previous attempts or opportunities to implement updated national asthma guidelines, and how a CDS tool could be implemented using the EHR and fit into the current asthma management workflow. The themes that emerged from health care IT professionals included processes used to design CDS tools and strategies to collect evidence that indicated a tool's value to a practice and the broader health system. CONCLUSIONS: In this study, user-centered design principles were used to guide a qualitative study on perceived barriers and facilitators to a primary care-based, EHR-integrated asthma CDS tool. PCPs expressed their interest in adopting an asthma CDS tool that was low burden and efficient but could help them adhere to national asthma guidelines and improve clinic workflow. Similarly, health care IT professionals perceived an asthma CDS tool to be useful, if it adhered to EHR design standards. Implementation of a CDS tool to improve adherence of PCPs to recently updated national asthma guidelines could be beneficial in reducing pediatric asthma morbidity.
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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 | 0,029 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».