Implementation Strategies for a Scottish National Epilepsy Guideline in Primary Care: Results of the Tayside Implementation of Guidelines in Epilepsy Randomized (TIGER) Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the effectiveness of two dissemination and implementation strategies to implement a national guideline for epilepsy management in primary care settings. METHODS: Three-arm cluster-randomized controlled trial. The participants were general practitioners from 68 practices in Tayside, Scotland, and 1,133 of their patients with self-reported epilepsy treated with antiepileptic medications (AEDs). Practices were randomized blind to a control, intermediate, or intensive intervention. CONTROL: Postal dissemination of a nationally developed clinical guideline. Intermediate intervention: Postal dissemination of the guideline supported by interactive, accredited workshops, and dedicated, structured protocol documents. Intensive intervention: Intermediate intervention plus a nurse specialist who supported and educated practices in the establishment of epilepsy review clinics. The primary outcome was the SF-36 health-related quality-of-life instrument. Secondary measures were a battery of prevalidated epilepsy-specific quality-of-life instruments. These were administered at baseline and after the intervention phase. Process of care was assessed by case-note review on number of review meetings and counseling sessions for epilepsy before and after the interventions. RESULTS: None of the intervention groups showed any change in the primary or secondary outcome measures or process-of-care measures. CONCLUSIONS: None of the intervention strategies led to improvements in patient quality of life or quality of epilepsy care. Further research is needed to discover why the interventions failed, to identify barriers to adoption of guidelines, and to develop strategies that might improve implementation and uptake in the future.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».