Point-of-care ultrasound implementation in internal medicine: Eliciting barriers and enablers using the theoretical domains framework
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Evidence supports the use of point-of-care ultrasound (POCUS); however, POCUS is used in about 5% of internal medicine encounters. The theoretical domains framework (TDF) can be used to identify modifiable factors that influence health care practitioner behaviour. Method: TDF was used to identify barriers and enablers to POCUS adoption by internists in a large academic centre via a quantitative survey and qualitative semi-structured interviews. Results: Twenty-five (55%) internists completed the survey, and 10 were interviewed. Lack of time and training were identified as barriers by 100% (n = 25) and 80% (n = 20) of survey respondents, respectively. Lack of perceived benefit over current practices (4%, n = 1) and POCUS being outside an internist's scope of practice (8%, n = 2) were infrequently selected. In the interviews, nine domains were identified as relevant to changing POCUS behaviour. Four were barriers: (1) perceived inadequacy of training models and lack of repetition ( Skills, Reinforcements) that limit skill and comfort ( Beliefs about capabilities); (2) lack of time to perform and learn POCUS in a busy clinical environment ( Environmental context and resources); (3) diagnostic POCUS not being the standard of care or mandated by professional bodies ( Environmental context and resources) leading to a lack of relevance to practice ( Social/professional role and identity); and (4) perceived lack of added benefit to patient care or potential for patient harm ( Beliefs about consequences). Four key enablers identified were belief that procedural POCUS is a standard of care ( Environmental context and resources), perceived added benefit to patients ( Beliefs about consequences), colleagues’ enthusiasm about POCUS ( Optimism), and patient perceptions ( Social influences). Discussion: Using the TDF, barriers and enablers to POCUS uptake in a large academic internal medicine division were identified. Interventions to promote uptake should focus on promoting enablers and addressing barriers.
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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 | 0,037 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».