Developmental evaluation as a strategy to enhance the uptake and use of deprescribing guidelines: protocol for a multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of developmental evaluation is increasing as a method for conducting implementation research. This paper describes the use of developmental evaluation to enhance an ongoing study. The study develops and implements evidence-based clinical guidelines for deprescribing medications in primary care and long-term care settings. A unique feature of our approach is our use of a rapid analytical technique. METHODS/DESIGN: The team will carry out two separate analytical processes: first, a rapid analytical process to provide timely feedback to the guideline development and implementation teams, followed by a meta-evaluation and second, a comprehensive qualitative analysis of data after the implementation of each guideline and a final cross-case analysis. Data will be gathered through interviews, through observational techniques leading to the creation of field notes and narrative reports, and through assembling team documents such as meeting minutes. Transcripts and documents will be anonymized and organized in NVIVO by case, by sector (primary care or long-term care), and by implementation site. A narrative case report, directed coding, and open coding steps will be followed. Clustering and theming will generate a model or action map reflecting the functioning of the participating social environments. DISCUSSION: In this study, we will develop three deprescribing guidelines and will implement them in six sites (three family health teams and three long-term care homes), in a sequential iterative manner encompassing 18 implementation efforts. The processes of 11 distinct teams within four conceptual categories will be examined: a guideline priority-setting group, a guideline development methods committee, 3 guideline development teams, and 6 guideline implementation teams. Our methods will reveal the processes used to develop and implement the guidelines, the role and contribution of developmental evaluation in strengthening these processes, and the experience of six sites in implementing new evidence-based clinical guidelines. This research will generate new knowledge about team processes and the uptake and use of deprescribing guidelines in family health teams and long-term care homes, with a goal of addressing polypharmacy in Canada. Clinicians and researchers creating clinical guidelines to introduce improvements into daily practice may benefit from our developmental evaluation approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,163 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,010 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».