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Enregistrement W2064615350 · doi:10.1186/s12884-015-0503-6

Decision-making and evidence use during the process of prenatal record review in Canada: a multiphase qualitative study

2015· article· en· W2064615350 sur OpenAlexafffundabout
Sonia Semenic, Nancy Edwards, Shahirose Premji, Joanne Olson, Beverly Williams, Phyllis Montgomery

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensLaurentian UniversityUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of OttawaMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésMedicineDocumentationPrenatal careStakeholderReproductive medicineQualitative researchKnowledge translationPublic healthEvidence-based practiceFamily medicinePublic relationsNursingEnvironmental healthAlternative medicineKnowledge managementPregnancyPopulationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prenatal records are potentially powerful tools for the translation of best-practice evidence into routine prenatal care. Although all jurisdictions in Canada use standardized prenatal records to guide care and provide data for health surveillance, their content related to risk factors such as maternal smoking and alcohol use varies widely. Literature is lacking on how prenatal records are developed or updated to integrate research evidence. This multiphase project aimed to identify key contextual factors influencing decision-making and evidence use among Canadian prenatal record committees (PRCs), and formulate recommendations for the prenatal record review process in Canada. METHODS: Phase 1 comprised key informant interviews with PRC leaders across 10 Canadian jurisdictions. Phase 2, was a qualitative comparative case study of PRC factors influencing evidence-use and decision-making in five selected jurisdictions. Interview data were analysed using qualitative content analysis. Phase 3 involved a dissemination workshop with key stakeholders to review and refine recommendations derived from Phases 1 and 2. RESULTS: Prenatal record review processes differed considerably across Canadian jurisdictions. PRC decision-making was complex, revealing the competing functions of the prenatal record as a clinical guide, documentation tool and data source. Internal contextual factors influencing evidence use included PRC resources to conduct evidence reviews; group composition and dynamics; perceived function of the prenatal record; and expert opinions. External contextual factors included concerns about user buy-in; health system capacities; and pressures from public health stakeholders. Our recommendations highlight the need for: broader stakeholder involvement and explicit use of decision-support strategies to support the revision process; a national template of evidence-informed changes that can be used across jurisdictions; consideration of both clinical and surveillance functions of the prenatal record; and dissemination plans to communicate prenatal record modifications. CONCLUSIONS: Decision-making related to prenatal record content involves a negotiated effort to balance research evidence with the needs and preferences of prenatal care providers, health system capacities as well as population health priorities. The development of a national template for prenatal records would reduce unnecessary duplication of PRC work and enhance the consistency of prenatal care delivery and perinatal surveillance data across Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0270,013
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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