“Entrenched practices and other biases”: unpacking the historical, economic, professional, and social resistance to de-implementation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In their article on "Evidence-based de-implementation for contradicted, unproven, and aspiring healthcare practices," Prasad and Ioannidis (IS 9:1, 2014) referred to extra-scientific "entrenched practices and other biases" that hinder evidence-based de-implementation. DISCUSSION: Using the case example of the de-implementation of radical mastectomy, we disaggregated "entrenched practices and other biases" and analyzed the historical, economic, professional, and social forces that presented resistance to de-implementation. We found that these extra-scientific factors operated to sustain a commitment to radical mastectomy, even after the evidence slated the procedure for de-implementation, because the factors holding radical mastectomy in place were beyond the control of individual clinicians. We propose to expand de-implementation theory through the inclusion of extra-scientific factors. If the outcome to which we aim is appropriate and timely de-implementation, social scientific analysis will illuminate the context within which the healthcare practitioner practices and, in doing so, facilitate de-implementation by pointing to avenues that lead to systems change. The implications of our analysis lead us to contend that intervening in the broader context in which clinicians work--the social, political, and economic realms--rather than focusing on healthcare professionals' behavior, may indeed be a fruitful approach to effect change.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle