An Innovative Strategy for Collecting Family Health History: An Effectiveness-Implementation Trial in Primary Care Clinics
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE We aimed to evaluate an innovative strategy to collect family history (FH) and explore patients’ views of this strategy. METHODS We conducted a matched-pair effectiveness-implementation trial in family practices affiliated with the University of Toronto Practice-Based Research Network (UTOPIAN). The intervention group included family physicians (FPs) from randomly selected practices using electronic health records (EHRs) and an e-mailing platform, and randomly selected patients aged 30-69 years (4/FP/week) seen in clinic over a 6-month period. The matched control group included FPs (1:1) and patients (up to 5:1) from the UTOPIAN database. The intervention included patient and FP education, an e-mailed patient invitation to complete an FH questionnaire, automatic FH EHR upload, FP notification of completed FH questionnaire, and links to clinical support tools. Intervention patients were e-mailed a postvisit follow-up questionnaire. The assessed outcome was new documentation of FH in the EHR using mixed effects logistic regression and descriptive statistics for patient feedback. RESULTS Fifteen FPs and 576 patients were recruited from 3 multidisciplinary team practices to the intervention group, matched to 15 FPs and 2,203 patients in the control group. Within 30 days of visit, a new FH was documented in the EHR for 93/576 (16.1%) of intervention patients compared with 5/2,203 (0.2%) control patients (adjusted OR = 94.2; 95% CI, 36.8-240.8). New cancer FH documentation was greater in the intervention group compared with the control group (7.8% vs 0.1%; P < .01). Of patients who reported discussing FH (n = 296), 24.5% reported screening test recommended, 7.5% referral to a nongenetics specialist, and 2.4% referral to a genetics specialist. Most patients (60.5%) found this FH strategy helpful. CONCLUSIONS This study showed improved collection/documentation of FH. Contributors to success of the intervention included being patient completed and seamless EHR integration with a reminder. This FH strategy needs tailoring to different contexts.
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 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 | 0,023 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».