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Enregistrement W1968234828 · doi:10.1186/1745-6215-11-44

Evaluation of a toolkit to improve cardiovascular disease screening and treatment for people with type 2 diabetes: protocol for a cluster-randomized pragmatic trial

2010· article· en· W1968234828 sur OpenAlexafffundabout
Baiju R. Shah, Onil Bhattacharyya, Catherine Yu, Muhammad Mamdani, Janet Parsons, Sharon E. Straus, Merrick Zwarenstein

Notice bibliographique

RevueTrials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoCanadian Diabetes Association
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialType 2 diabetesPhysical therapyStatinBlood pressureDiabetes mellitusDiseaseInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The gap between the level of care recommended by evidence-based clinical practice guidelines and the actual care delivered to patients in practice has been well established. The Canadian Diabetes Association (CDA) created an implementation strategy to improve the implementation of its 2008 guidelines. This study will evaluate the impact of the strategy to improve cardiovascular disease (CVD) screening, prevention and treatment for people with diabetes. DESIGN: A pragmatic cluster-randomized trial will be conducted to evaluate the CDA's CVD Toolkit. All family physicians in Ontario, Canada were randomly allocated to receive the Toolkit, which includes several printed educational materials targeting CVD screening, prevention and treatment, either in spring 2009 (intervention arm) or in spring 2010 (control arm). Randomization occurred at the level of the practice. Forty family physicians from each arm will be recruited to participate, and the medical records for 20 of their diabetic patients at high risk for CVD will be retrospectively reviewed. Outcome measures will be assessed for each patient between July 2009 and March 2010. The primary outcome will be that the patient is receiving a statin. Secondary outcomes will include 1) the receipt of an angiotensin converting enzyme inhibitor or angiotensin receptor blocker, 2) various intermediate measures (A1c, blood pressure, LDL-cholesterol, total-/HDL-cholesterol ratio, body mass index and waist circumference), and 3) clinical inertia (the failure to change therapy in response to an abnormal A1c, blood pressure or cholesterol reading). The analysis will be carried out using multilevel hierarchical logistic regression models to account for the clustered nature of the data. The group assignment will be a physician-level variable. In addition, a process evaluation study with six focus groups of family physicians will assess the acceptability of the CDA's Toolkit and will explore factors contributing to any change or lack of change in behaviour, from the perspectives of family physicians. DISCUSSION: Printed educational materials for physicians have been shown to exert small-to-moderate changes in patient care. The CDA's CVD Toolkit is an example of a practice guideline implementation strategy that can be disseminated to a wide audience relatively inexpensively, and so demonstrating its effectiveness at improving diabetes care could have important consequences for guideline developers, policy makers and clinicians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,009
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,012

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.

Tête enseignante Opus0,366
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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