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Enregistrement W4408418805 · doi:10.1177/00099228251324017

Electronic Health Record Clinical Decision Support to Close the Human Papillomavirus Vaccination Gender Disparity in Children Aged 9 and 10 Years

2025· article· en· W4408418805 sur OpenAlexaff
Carole H. Stipelman, Erica Ulibarri, Natalie Wilson, Alexis R. Olivas, Elly Trepman, Kensaku Kawamoto

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineOutreachHuman papillomavirusVaccinationElectronic medical recordHealth recordsElectronic health recordFamily medicinePediatricsHealth careInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed a quality improvement project (31 clinics; July 2021 to October 2023) to increase human papillomavirus vaccination initiation frequency and decrease gender disparity in children aged 9 and 10 years. The 11 process changes included electronic health record clinical decision support (CDS) tools for providers, staff, and parents and medical assistant participation. In phase 1 (preparation), initiation frequency was lower in boys (250 of 1688 visits, 15%) than girls (289 of 1549 visits, 19%; P = .003). In phase 2 (CDS alerts; recommended initiation age lowered from 11 to 9 years), initiation frequency was increased and similar between boys (906 of 1847 visits, 49%) and girls (867 of 1740 visits, 50%; P = .64). In phase 3 (patient portal outreach), initiation frequency was increased further for boys and girls. The multifaceted intervention, including CDS tools and lowering the initiation age, was associated with increased initiation frequency and decreased gender disparity.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,412 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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