064 Identifying, Describing and Evaluating Guideline Implementability Tools
Notice bibliographique
Résumé
Background Research shows that guidelines are more easily translated to practice when accompanied by information that helps users accommodate, implement and evaluate use of the recommendations. Guidelines vary in whether and how they offer such information, which we refer to as guideline implementability tools (GItools). Objectives To identify, describe and evaluate exemplar GItools that address Resource Implications, Implementation and Evaluation, and suggest how they could be improved. Methods GItools were identified in several sources (guidelines, Medline, professional organisation web sites, Implementation Science, Internet, expert referrals) and two individuals independently assessed each on criteria recommended by G-I-N members: purpose statement, instructions for use, citations for source of content, and how it was developed. Results The search produced 228 potential tools. Of these 94 were ineligible and 63 met no assessment criteria. Of the remaining 71 tools, 13 (18.3%), 24 (33.8%), 23 (32.4%) and 11 (15.5%) met 1, 2, 3 and 4 criteria, respectively; and 57 (80.3%), 37 (52.1%), 41 (57.7%) and 41 (57.7%) provided purpose, instructions, citations and development details, respectively. Most tools addressed Implementation (44, 62.0%). Twenty-eight (39.4%) were guideline-specific and 43 (60.6%) were generic. Discussion Few GItools met all assessment criteria. GItools could be more informative across all criteria. Few GItools were available to help users assess resource needs or evaluate guideline use. Many GItools were applicable to a variety of guidelines. Implications We identified a number of ways to improve GItools. Collaborative development and sharing of both generic and condition-specific GItools could make efficient use of resources.
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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 | 0,099 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».