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Enregistrement W2106707960 · doi:10.1186/1748-5908-6-26

How can we improve guideline use? A conceptual framework of implementability

2011· article· en· W2106707960 sur OpenAlexafffund
Anna R. Gagliardi, Melissa Brouwers, Valerie A. Palda, Louise Lemieux‐Charles, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of OttawaInstitute of Population and Public HealthMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGuidelineUsabilityHealth informaticsVariety (cybernetics)InterpretabilityMedicineResource (disambiguation)Process managementKnowledge managementQuality (philosophy)Management scienceComputer scienceNursingEngineeringPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guidelines continue to be underutilized, and a variety of strategies to improve their use have been suboptimal. Modifying guideline features represents an alternative, but untested way to promote their use. The purpose of this study was to identify and define features that facilitate guideline use, and examine whether and how they are included in current guidelines. METHODS: A guideline implementability framework was developed by reviewing the implementation science literature. We then examined whether guidelines included these, or additional implementability elements. Data were extracted from publicly available high quality guidelines reflecting primary and institutional care, reviewed independently by two individuals, who through discussion resolved conflicts, then by the research team. RESULTS: The final implementability framework included 22 elements organized in the domains of adaptability, usability, validity, applicability, communicability, accommodation, implementation, and evaluation. Data were extracted from 20 guidelines on the management of diabetes, hypertension, leg ulcer, and heart failure. Most contained a large volume of graded, narrative evidence, and tables featuring complementary clinical information. Few contained additional features that could improve guideline use. These included alternate versions for different users and purposes, summaries of evidence and recommendations, information to facilitate interaction with and involvement of patients, details of resource implications, and instructions on how to locally promote and monitor guideline use. There were no consistent trends by guideline topic. CONCLUSIONS: Numerous opportunities were identified by which guidelines could be modified to support various types of decision making by different users. New governance structures may be required to accommodate development of guidelines with these features. Further research is needed to validate the proposed framework of guideline implementability, develop methods for preparing this information, and evaluate how inclusion of this information influences guideline use.

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)0,249
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,299
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2490,299
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0220,011
Études des sciences et des technologies0,0100,071
Communication savante0,0210,040
Science ouverte0,0060,016
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,433
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,124 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations480
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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