The effectiveness of national guidelines for preventing cardiovascular disease: integrating effectiveness concepts and evaluating guidelines' use in the real world
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Clinical guidelines historically have emphasized efficacy (intervention benefit in a controlled or experimental setting) rather than effectiveness (intervention benefit in the real world). This review examines how concepts of effectiveness currently influence the development of guidelines for prevention of cardiovascular disease, and how these concepts contribute to increased evaluation of guideline effectiveness. RECENT FINDINGS: A growing emphasis on effectiveness in cardiovascular preventive guidelines is largely influenced by a desire for guidelines to facilitate improved quality of care. Single risk factor guidelines for cardiovascular disease are being merged, and guideline recommendations are becoming simpler and easier to implement into practice. Simultaneously, guideline programs are undertaking a wider range of development, implementation and evaluation activities. Implementation science, a supporting discipline, is rapidly maturing and resulting in increasingly sophisticated studies designed to test the effectiveness of prevention interventions and approaches to improve guideline uptake. Modelling studies are used to develop effective guideline recommendations and evaluate the overall effectiveness of guidelines for reducing cardiovascular disease. SUMMARY: A sea change is occurring in cardiovascular guidelines toward effectiveness and prevention of multiple chronic diseases, and away from a focus on the efficacy of medical therapy for individual cardiovascular disease risk factors. The 'effectiveness sea' should eventually stretch to embrace cost-effectiveness and population effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».