Why are children still crying? Going beyond “evidence” in guideline development to improve pain care for children
Notice bibliographique
Résumé
The failure to translate research evidence into day-to-day clinical practices is identified as a significant reason for suboptimal quality care across the health system, including procedural pain management in children. Clinical practice guidelines (CPGs) have been developed to assist in this process by synthesizing and interpreting research evidence for end users. Numerous CPGs have been developed for procedural pain management in children, yet gaps persist in the adoption of best practices. This article reviews the experience and approach of 1 guideline development group, the Help ELiminate Pain in KIDS Team (HELPinKIDS), in incorporating implementation considerations and knowledge translation (KT) strategies within the process of guideline development for the HELPinKIDS CPG about childhood vaccination pain management to facilitate greater uptake of the CPG. Specific areas that will be addressed include partnerships with stakeholders, rigor of guideline development, issues of implementation, and editorial independence. The work of HELPinKIDS was guided by a KT map, which identified, at a high level, the target audiences, key messages, tools, and strategies that could be used to communicate, disseminate, and implement the CPG into diverse settings. Examples of impact at both the individual and systems levels from HELPinKIDS KT activities are also presented.
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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 | 0,031 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».