Implementing clinical guidelines: Current evidence and future implications
Notice bibliographique
Résumé
One of the most common findings from health services research is a failure to routinely translate research findings into daily practice. Previous systematic reviews of strategies to promote the uptake of research findings suffered from a range of methodologic problems that have been addressed in a more recent systematic review of guideline dissemination and implementation strategies. Changes in practitioner behavior; in the desired direction, were reported in 86% of the comparisons made. The median effect size overall was approximately 10% improvement in absolute terms. The review suggests that interventions that were previously thought to be ineffective (e.g., dissemination of educational materials) may have modest but worthwhile benefits. Also, multifaceted interventions, previously thought to be more effective than single interventions, were found to be no more effective than single interventions. Overall, there is an imperfect evidence base for decision makers to work from. Many studies had methodologic weaknesses, and reporting of this kind of research is generally poor, making the generalizability of study findings frequently uncertain. A better theoretical underpinning of studies would make this body of research more useful.
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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 | 0,058 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».