Doctors’ views of clinical practice guidelines: a qualitative exploration using innovation theory
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: The authors undertook this qualitative study as part of a larger evaluation of the effect of eight clinical practice guidelines issued by an arm's-length government agency in a Canadian province. Using Orlandi and colleagues' version of the Rogers diffusion of innovation model as a framework, the authors mapped doctors' views on implementation of clinical practice guidelines. METHODS: In semi-structured interviews with 45 representative doctors, the authors elicited doctors' framework of meaning for behaviour change in general and for clinical practice guideline uptake in particular. These were then compared with the adapted Orlandi/Rogers diffusion of innovation model to confirm, amend or challenge that model. RESULTS: Doctors identified the following influences on changes to their clinical practice and on clinical practice guideline uptake, within a five-step innovation model: 1 innovation: evidence change is required, perceived need for change; 2 communication: awareness of innovation; 3 adoption: evidence of improved outcomes without increased patient risk, opinion leader support, consistency with current trends; 4 implementation: patient and family acceptability; and 5 maintenance: system support, patient and family support, observed improved patient outcomes without increased risk. CONCLUSIONS: Innovation for doctors is a complex decision process rather than a single decision point. Change occurs in the context of professional networks and patient and family support and demand.
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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 | 0,040 | 0,048 |
| 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 | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».