Guideline uptake is influenced by six implementability domains for creating and communicating guidelines: a realist review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify factors associated with the implementability of clinical practice guidelines (CPGs) and to determine what characteristics improve their uptake. STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted a realist review, which involved searching multiple sources (eg, databases, experts) to determine what about guideline implementability works, for whom, and under what circumstances. Two sets of reviewers independently screened abstracts and extracted data from 278 included studies. Analysis involved the development of a codebook of definitions, validation of data, and development of hierarchical narratives to explain guideline implementability. RESULTS: We found that guideline implementability is associated with two broad goals in guideline development: (1) creation of guideline content, which involves addressing the domains of stakeholder involvement in CPGs, evidence synthesis, considered judgment (eg, clinical applicability), and implementation feasibility and (2) the effective communication of this content, which involves domains related to fine-tuning the CPG's message (using simple, clear, and persuasive language) and format. CONCLUSION: Our work represents a comprehensive and interdisciplinary effort toward better understanding, which attributes of guidelines have the potential to improve uptake in clinical practice. We also created codebooks and narratives of key concepts, which can be used to create tools for developing better guidelines to promote better care.
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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 | 0,046 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».