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Enregistrement W4411229477 · doi:10.2196/65461

Implementation of a Quality Improvement and Clinical Decision Support Tool for Cancer Diagnosis in Primary Care: Process Evaluation

2025· article· en· W4411229477 sur OpenAlexvenueno aff
Sophie Chima, Barbara Hunter, Javiera Martínez-Gutiérrez, Natalie Lumsden, Craig Nelson, Douglas Boyle, Kaleswari Somasundaram, Jo‐Anne Manski‐Nankervis, Jon Emery

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Quality (philosophy)Quality managementPrimary careProcess managementMedicineCancerDecision support systemMedical physicsComputer scienceOperations managementBusinessEngineeringData miningFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: For patients with cancer, the pathway to diagnosis will most often begin in general practice. In the absence of strong diagnostic features or in patients with nonspecific symptoms, delays in diagnosis can occur. Initial presentations and routine blood tests are important in determining whether a patient requires further investigation. Quality improvement interventions, including auditing tools and clinical decision support (CDS), have been developed for use in general practice to support this diagnostic process. We conducted a process evaluation of a pragmatic, cluster-randomized trial that evaluated the effectiveness of a new technology, Future Health Today (FHT), implemented in general practice to assist with the appropriate follow-up of patients at risk of undiagnosed cancer. objectives: This study aims to understand implementation gaps, explore differences between the general practices involved, provide context to the trial effectiveness outcomes, and understand the mechanisms behind the intervention successes and failures. Methods: The trial intervention consisted of the FHT tool (with CDS, audit, recall, and quality improvement components), training and educational sessions, benchmarking reports, and ongoing practice support. The 21 general practices in the intervention arm of the trial were included in the process evaluation. Process data were collected using semistructured interviews, usability and educational session surveys, engagement with intervention components, and technical logs. The Medical Research Council's Framework for Developing and Evaluating Complex Interventions was used to analyze and interpret the data. Results: The uptake of the supporting components of the intervention (training and education sessions, benchmarking reports) was low. Most practices only used the CDS component of the tool, facilitated by active delivery, with general practitioners reporting acceptability and ease of use. Complexity, time, and resources were reported as barriers to the use of the auditing tool. Access to a study coordinator and ongoing practice support facilitated the sustained involvement of practices in the trial, while contextual factors, such as the COVID-19 pandemic and staff turnover, impacted their level of participation. The relevance of the intervention varied between practices, with some practices reporting very low numbers of patients who were flagged for further investigation. Conclusions: While some components of the intervention, such as the CDS tool, were considered to be acceptable and useful, this process evaluation highlighted barriers such as time and resources, practice differences, and considerations around the optimal amount of support needed when delivering the intervention. Addressing these in future studies may optimize the implementation process. Further work is needed to determine if a scaled-back approach, which meets the time and resource availability of a busy general practice, can effectively facilitate the implementation of CDS tools. Given the variation seen between practices, the use of the FHT cancer module may be better targeted to certain practices based on size, location, and patient demographics.

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)0,197
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,241
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1970,241
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,463
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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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