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Enregistrement W2110645067 · doi:10.1186/1748-5908-8-55

Best strategies to implement clinical pathways in an emergency department setting: study protocol for a cluster randomized controlled trial

2013· article· en· W2110645067 sur OpenAlexafffund
Mona Jabbour, Janet Curran, Shannon D. Scott, Astrid Guttman, Thomas Rotter, Francine M. Ducharme, M. Diane Lougheed, M Louise McNaughton-Filion, Amanda S. Newton, M. Sharon Shafir, P. Alison Paprica, Terry P. Klassen, Monica Taljaard, Jeremy Grimshaw, David W. Johnson

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaMcMaster UniversityCambridge Memorial HospitalChamplain Regional CollegeOttawa HospitalMontfort HospitalQueen's UniversityDalhousie UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of AlbertaAlberta Children's HospitalIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesMinistry of Health and Long Term CareChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchIWK Health CentreAlberta Heritage Foundation for Medical Research
Mots-clésMedicineClinical pathwayEmergency departmentAuditRandomized controlled trialHealth administrationHealth services researchHealth informaticsIntervention (counseling)Protocol (science)Clinical trialCluster randomised controlled trialMedical emergencyPublic healthNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The clinical pathway is a tool that operationalizes best evidence recommendations and clinical practice guidelines in an accessible format for 'point of care' management by multidisciplinary health teams in hospital settings. While high-quality, expert-developed clinical pathways have many potential benefits, their impact has been limited by variable implementation strategies and suboptimal research designs. Best strategies for implementing pathways into hospital settings remain unknown. This study will seek to develop and comprehensively evaluate best strategies for effective local implementation of externally developed expert clinical pathways. DESIGN/METHODS: We will develop a theory-based and knowledge user-informed intervention strategy to implement two pediatric clinical pathways: asthma and gastroenteritis. Using a balanced incomplete block design, we will randomize 16 community emergency departments to receive the intervention for one clinical pathway and serve as control for the alternate clinical pathway, thus conducting two cluster randomized controlled trials to evaluate this implementation intervention. A minimization procedure will be used to randomize sites. Intervention sites will receive a tailored strategy to support full clinical pathway implementation. We will evaluate implementation strategy effectiveness through measurement of relevant process and clinical outcomes. The primary process outcome will be the presence of an appropriately completed clinical pathway on the chart for relevant patients. Primary clinical outcomes for each clinical pathway include the following: Asthma--the proportion of asthmatic patients treated appropriately with corticosteroids in the emergency department and at discharge; and Gastroenteritis--the proportion of relevant patients appropriately treated with oral rehydration therapy. Data sources include chart audits, administrative databases, environmental scans, and qualitative interviews. We will also conduct an overall process evaluation to assess the implementation strategy and an economic analysis to evaluate implementation costs and benefits. DISCUSSION: This study will contribute to the body of evidence supporting effective strategies for clinical pathway implementation, and ultimately reducing the research to practice gaps by operationalizing best evidence care recommendations through effective use of clinical pathways. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT01815710.

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)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,009
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,011

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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations63
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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