P207 Toolkit: Implementation Of Best Practice Guidelines – A Framework For Success!
Notice bibliographique
Résumé
A signature programme lead by a professional nursing association in Canada has a mandate to develop, disseminate, implement, evaluate and support the uptake of clinical guidelines. This programme’s success has resulted in international reach, due to its rigorous guideline development process, and innovative implementation strategies. These strategies include a key resource, the Toolkit: Implementation of Best Practice Guidelines, which delineates a systematic, well-planned implementation process, and is designed to assist nurses and other health-care professionals to support evidence-informed clinical decision-making. This Toolkit is based on emerging evidence that the likelihood of achieving successful uptake of best practice in health care increases when: • Guidelines are selected for implementation through systematic, participatory processes including relevant stakeholder engagement and environmental readiness assessment • Guidelines are tailored to the local context • Barriers and facilitators to guideline use are assessed and addressed • Guideline use is systematically monitored and sustained • Evaluation of the impacts of guideline use is an integral part of the entire process • There are adequate resources to support completion of all aspects of implementation This Toolkit will help guideline users take best evidence and integrate it into practice, education and policy using a systematic approach consistent with the local context of practice. This presentation will share the key phases of guideline implementation outlined in the Toolkit, and discuss how this resource is being utilised to address the key challenges of developing evidence based practice cultures through guideline implementation.
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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 | 0,155 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,015 |
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 ».