Promoting Evidence-Based Asthma Care Using Digital Knowledge Translation Tools: Impact of the Provider Asthma Assessment Form and Severe Asthma Algorithm (PEACKT-PAAF)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite national asthma care guidelines, gaps persist between best practice and clinical practice. Electronic Medical Records (EMRs) provide a unique opportunity to integrate novel eTools at the point-of-care. The Provider Asthma Assessment Form (PAAF) is an electronic asthma management tool with an embedded decision support algorithm for severe/uncontrolled asthma, designed to support evidence-based practice. Purpose: The purpose of this study was to determine whether PAAF integration into a primary care EMR improves evidence-based asthma diagnosis and management. We also aimed to evaluate the perceived utility, provider satisfaction, and barriers/enablers to the implementation of the PAAF. Methods: We performed a single-centre pre-post observational study at an academic family health in Kingston, Ontario. Retrospective baseline data (Jan 2018 - Dec 2019) and post-implementation data (Jan – Dec 2023) were collected. A validated adult asthma EMR case definition was applied to identify asthma cases, on which detailed manual chart abstractions were performed. A data extraction was performed for completed PAAFs (Oct 2022 – July 2024). A survey was administered post-implementation to evaluate perceived utility, provider satisfaction, and enablers/barriers to using the PAAF. Results: Overall, 31.3% in baseline (n=72) versus 23.8% (n=34) post-implementation had confirmed asthma. Significantly more pulmonary function tests (PFTs) were requested after implementation of the PAAF (49.0% post-implementation; 30.9% baseline, p=0.0006). Care as assessed by key Primary Care - Asthma Performance Indicators (PC-APIs©) showed tendencies towards improvement in the post-implementation cohort. A significantly higher average number of asthma control parameters was documented when the PAAF (n=12) was used compared to manual chart abstractions (n=366) (5.4±1.9 PAAF, 2.3±1.2 manual chart abstraction [mean±SD], p=<0.0001). Most providers were satisfied that the PAAF was helpful in clinical practice, aided their decision making, and was user friendly. Several barriers to implementation were identified. Conclusions: There were significant improvements in asthma-specific documentation and adherence with key evidence-based recommendations for care following PAAF implementation. However, uptake was low and key asthma care gaps were still common. Although the PAAF was perceived to be a useful eTool, barriers limited user uptake. Lessons learned from the PAAF can inform the development and implementation of novel eTools in primary care EMRs.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».