Educational Interventions for Implementation of Arthritis Clinical Practice Guidelines in Primary Care: Effects on Health Professional Behavior
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The dissemination and adoption of clinical practice guidelines (CPG) has been suggested as one method for improving arthritis care delivery. This article provides a review and synthesis of studies evaluating the influence of educational programs designed to implement CPG for osteoarthritis (OA) and rheumatoid arthritis (RA) in primary care. METHODS: A systematic literature search was conducted to identify relevant educational interventions that reported behavioral outcomes that ensured actual knowledge utilization in primary care. A standardized approach was used to assess the quality of the individual studies and a modified version of the Philadelphia Panel methodology allowed for grading of studies based on strength of design, clinical relevance, and statistical significance. RESULTS: The search identified 485 articles; 7 studies were selected for review. In OA, peer facilitated workshops with nurse case-management support for patients decreased the number of referrals to orthopedics by 23%, and educational outreach by trained physicians improved prescribing of analgesics. Interprofessional peer facilitated workshops were successful in increasing referrals to rehabilitation services for people with OA and RA. CONCLUSION: There was sparse literature on educational programs for the implementation of arthritis CPG in the primary care environment. Future studies are needed to evaluate which specific organizational, provider, patient, and system level factors influence the uptake of arthritis CPG in primary 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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».