Family physicians’ experiences with an electronic medical record-integrated family history collection strategy: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A complete, up-to-date family history (FH) is imperative in primary care to identify those at increased risk of heritable conditions who may benefit from personalised screening and management. Complete FH is rarely documented in the electronic medical record (EMR). AIM: To understand family physicians' (FPs') experiences of an EMR-integrated FH strategy. DESIGN & SETTING: A descriptive qualitative study was conducted using one-to-one interviews to assess a FH strategy. Primary care teams, affiliated with University of Toronto Practice-Based Research Network in Ontario, Canada, were randomly selected. The participants were FPs from three sites that implemented the strategy. METHOD: Telephone interviews were undertaken with FPs. Thematic analysis was used for identifying, analysing, and reporting patterns in the data. An iterative process was used, with modification of interview and coding guides as new themes emerged. RESULTS: A total of 14 out of 15 FPs were interviewed. The following six major themes were identified: 1) FH informs hereditary risk and enables tailored patient care; 2) routine, intentional FH collection by patients and FPs is essential; 3) FH collection supports meaningful patient-FP discussions and quality care; 4) point-of-care tools enhance FP awareness and knowledge; 5) success is supported by patient engagement and EMR integration; and 6) tailored approaches are needed to improve acceptability. CONCLUSION: Physicians expressed the importance of routine FH collection and its implications for clinical management. Factors contributing to the strategy's success included being patient-initiated and medical record integration.
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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 | 0,019 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».