Perceived barriers to guidelines in peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known regarding barriers to guideline adherence in the nephrology community. We set out to identify perceived barriers to evidence-based medicine (EBM) and measurement of continuous quality indicators (CQI) in an international cohort of peritoneal dialysis (PD) practitioners. METHODS: Subscribers to an online nephrology education site (Nephrology Now) were invited to participate in an online survey. Nephrology Now is a non-profit, monthly mailing list that highlights clinically relevant articles in nephrology. Four hundred and seventy-five physicians supplying PD care participated in an online survey assessing their use of EBM and CQI in their PD practice. Ordinal logistic regression was utilized to determine relationships between baseline characteristics and EBM and CQI practices. RESULTS: The majority of physicians were nephrologists (89.7%), and 50.4% worked in an academic centre. Respondents were from the following geographic regions: 13.5% Canadian, 24% American, 23.8% European, 4.4% Australian, 5.3% South American, 10.7% African and 12.2% Asian. Adherence to PD clinical practice guidelines were generally strong; however, lower adherence was associated with countries with lower healthcare expenditure, not using personal digital assistant (PDA), the longer the physician had been practising and smaller (< 20 patients per centre) PD practice. CONCLUSIONS: International variation in guideline adherence may be influenced by a country's healthcare expenditure, physician's PDA use and experience, and size of PD practice which may impact future guideline development and implementation.
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».