乳房筛查和患者导航 (BSPAN2)：评估农村服务不足的分散区域交付系统
调查人员将通过系统化如何使各县承担一两个组成部分的责任，同时 Moncrief/uTSW 作为德克萨斯 BCCS 承包商继续提供集中财务审查和报销，从而扩大 BSPan 的覆盖范围和可持续性。 调查人员将前瞻性地确定哪些县具有必要的计划能力，然后测试根据县的能力和当地需求量身定制的 BSPan 的实施是否可以在另外 12 个农村县取得同等的计划成功。 调查结果将用于开发一个模型，通过该模型可以将 BSPan 的好处带给全国的农村社区。
调查人员将使用准备情况评估标准 (RaC) 来衡量县级能力和 BSPan 计划实施的准备情况。 我们评估的目标是证明区域分散交付（中心辐射）模式是否可以持续，并增加计划对服务不足的农村妇女的影响。 RaC 工具有两个目的：1) 确定县容量和 2) 利用计划数据促进中央 BSPan 中心和每个县合作伙伴（辐条）之间的操作过程中的通信。
我们的评估将分析 BSPan 计划组成部分的县级培训和实施，以及中心辐射模型的综合筛选过程。 调查人员将利用县实地考察和对参与者和工作人员的选定访谈，结合关键定量指标和过程结果，深入了解参与者和县级的因素，这些因素有助于采用和实施全面筛选流程。
调查人员将应用格拉斯哥 Re-aiM 模型来指导我们对每个县的 BSPan 计划组件实施情况的评估。 Re-aiM 在参与者和组织层面指定维度。 维度被定义为干预的：1) 深入目标人群，2) 改变风险的有效性，3) 目标设置的采用，4) 一致的实施，以及 5) 在参与者和目标设置中保持其效果。 我们的混合方法将能够同时关注个人和组织层面，并已成功用于评估其他类似的筛查和健康促进计划。
研究概览
详细说明
具体目标是：
- 确定准备评估标准 (RAC)，这对于确定农村县支持综合乳房 X 光检查和适当后续服务的能力至关重要。 通过混合方法分析，使用定性和定量技术，我们将定义初始 BSPAN 网络五个县的领导力、基础设施和当地资源的基本因素。
- 使用 RAC（在目标 1 中定义），我们将确定五个 BSPAN1 县中的哪些县有能力管理和维持该计划的外展和健康促进以及交付和导航部分（高容量），以及哪些有能力管理仅维持外展和健康促进部分（中等容量）。 我们将监控两个高容量县和一个中等容量县的绩效，以增加计划责任，根据需要调整 BSPAN 支持，并校准我们的 RAC 工具的灵敏度。
- 根据 RAC 评分将 BSPAN 扩展到 12 个新农村和服务欠缺的县，并评估每个县实施计划组成部分和增加全面乳房 X 光检查和适当随访的能力。 使用 RAC（在目标 1 中定义），我们将描述 12 个新县中每个县实施 BSPAN 计划组件（高、中和低容量）的能力。 我们将定期监测每个县的过程措施和结果。 BSPAN2 的结果将展示一种可持续的中心辐射式服务提供模式，该模式利用当地社区的优势来照顾自己的居民。 这一扩展将使 12 个新的县合作伙伴能够增加筛查机会，缩短诊断解决时间，并促进及时转诊到当地治疗服务，同时保持原来五个县的服务水平。 BSPAN2 还将制作一个评估工具和基于互联网的患者跟踪应用程序，可用于传播向全国农村社区提供乳腺 X 光检查服务的中心辐射模型。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准：
患者参与者的纳入标准包括：
- 40-64岁的成年女性，
- 能够阅读、说和理解英语或西班牙语，
- 理解学习信息的能力，以及
- 用声音交流的能力（参加采访）。
主要县级参与者的纳入标准包括：
- 参与促进 BSPAN 计划服务的县的乳房 X 光检查服务。
- 女性和男性都有资格参加。
- 任何种族或族裔群体都不会被排除在外。
排除标准：
患者参与者的排除标准：
- 不会说西班牙语或英语或听力或语言严重受损或未给予知情同意的患者将被排除在参与（访谈）之外。
主要县级参与者的排除标准：
- 未参与促进 BSPAN 计划服务的县之一的乳房 X 光筛查服务的个人将被排除在外。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：卫生服务研究
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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其他：BSPAN扩展
我们将通过系统化如何使各县承担一个或两个组成部分的责任，同时 Moncrief/UTSW 作为德克萨斯 BCCS 承包商继续提供集中财务审查和报销，从而扩大 BSPAN 的覆盖范围和可持续性。
我们将前瞻性地确定哪些县具有必要的计划能力，然后测试根据县的能力和当地需求量身定制的 BSPAN 的实施是否可以在另外 12 个农村县（BSPAN2 总计 = 17 个县）带来同等的计划成功。
调查结果将用于开发一个模型，通过该模型可以将 BSPAN 的好处带到全国各地的农村社区。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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衡量为农村和服务欠缺县的妇女提供全面乳房 X 光检查服务和适当跟进的调查项目。
大体时间：3年
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我们将使用 NVivo 9.0（QSR 国际，澳大利亚墨尔本）整理和分析来自实地考察笔记、半结构化访谈和文件分析的数据。
NVivo 是一个备受推崇的定性数据分析软件程序，它使分析过程透明化，以便研究人员可以跟踪他们不断发展的分析。
由博士领导。 Lee 和 Inrig、评估团队及其工作人员将把这些代码组织成一本代码簿，将数据与行为和组织理论联系起来。
定期会议将使 BSPAN 评估团队能够根据临床医学专家的知识库（例如，
Argenbright）、组织行为（Inrig、Lee）和筛选行为（Tiro）。
对来自所有来源的数据进行交叉分析将使我们能够对 BSPAN 组件进行综合分析，以评估乳房 X 光检查筛查和适当后续行动的关键步骤和界面。
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3年
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Simon Lee, PhD、UT Southwestern Medical Center
研究记录日期
研究主要日期
学习开始
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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