Implementing Clinical Practice Guidelines in occupational therapy practice: Recommendations from the research evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical Practice Guidelines (CPGs) are prominent tools in evidence-based practice which integrate research evidence, clinical expertise and client input to develop recommendations for specific clinical circumstance. With the push to use research evidence in health care, it is anticipated that occupational therapists will become increasingly involved in implementing CPGs in practice. The research evidence has revealed several factors that can affect guideline uptake, and a variety of strategies that can facilitate implementation. METHODS: This narrative review examines the health-related literature in CPGs to answer the following questions. Based on the research evidence, (i) what are the factors that may influence guideline implementation? (ii) What implementation strategies may enhance guideline implementation? RESULTS: Factors within the guideline itself (e.g. quality, complexity and clarity), within the practitioner (e.g. experience, perceptions and beliefs), the patient (e.g. expectations and preferences) and the practice context (e.g. resource availability, organisational culture and opinion leaders) can all affect implementation success. Currently, there is no conclusive evidence to support the use of one implementation strategy over another, in all situations. The choice of implementation strategy must take into account the guideline to be implemented, the practice context and the anticipated challenges to implementation. CONCLUSIONS: By understanding the factors that can influence implementation and the strategies for successful implementation, occupational therapists will be better prepared to implement guidelines. Recommendations to assist with guideline uptake and implementation are provided.
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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 | 0,118 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».