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Enregistrement W2116852922 · doi:10.1186/s13012-015-0225-1

The Guideline Implementability Decision Excellence Model (GUIDE-M): a mixed methods approach to create an international resource to advance the practice guideline field

2015· article· en· W2116852922 sur OpenAlexaff
Melissa Brouwers, Julie Makarski, Monika Kastner, Leigh Hayden, Onil Bhattacharyya

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalJuravinski Cancer CentreUniversity of TorontoWomen's College HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicineHealth administrationExcellenceHealth informaticsHealth services researchPublic healthField (mathematics)Resource (disambiguation)NursingComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Practice guideline (PG) implementability refers to PG features that promote their use. While there are tools and resources to promote PG implementability, none are based on an evidence-informed and multidisciplinary perspective. Our objectives were to (i) create a comprehensive and evidence-informed model of PG implementability, (ii) seek support for the model from the international PG community, (iii) map existing implementability tools on to the model, (iv) prioritize areas for further investigation, and (v) describe how the model can be used by PG developers, users, and researchers. METHODS: A mixed methods approach was used. Using our completed realist review of the literature of seven different disciplines as the foundation, an iterative consensus process was used to create the beta version of the model. This was followed by (i) a survey of international stakeholders (guideline developers and users) to gather feedback and to refine the model, (ii) a content analysis comparing the model to existing PG tools, and (iii) a strategy to prioritize areas of the model for further research by members of the research team. RESULTS: The Guideline Implementability for Decision Excellence Model (GUIDE-M) is comprised of 3 core tactics, 7 domains, 9 subdomains, 44 attributes, and 40 subattributes and elements. Feedback on the beta version was received from 248 stakeholders from 34 countries. The model was rated as logical, relevant, and appropriate. Seven PG tools were selected and compared to the GUIDE-M: very few tools targeted the Contextualization and Deliberations domain. Also, fewer of the tools addressed PG appraisal than PG development and reporting functions. These findings informed the research priorities identified by the team. CONCLUSIONS: The GUIDE-M provides an evidence-informed international and multidisciplinary conceptualization of PG implementability. The model can be used by PG developers to help them create more implementable recommendations, by clinicians and other users to help them be better consumers of PGs, and by the research community to identify priorities for further investigation.

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)0,335
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,366
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3350,366
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0220,016
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0080,018
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeQualitatif
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

Citations79
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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