Guideline harmonization and implementation plan for the BETTER trial: Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Family Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the Building on Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention and Screening in Family Practice (BETTER) randomized controlled trial is to improve the primary prevention of and screening for multiple conditions (diabetes, cardiovascular disease, cancer) and some of the associated lifestyle factors (tobacco use, alcohol overuse, poor nutrition, physical inactivity). In this article, we describe how we harmonized the evidence-based clinical practice guideline recommendations and patient tools to determine the content for the BETTER trial. METHODS: We identified clinical practice guidelines and tools through a structured literature search; we included both indexed and grey literature. From these guidelines, recommendations were extracted and integrated into knowledge products and outcome measures for use in the BETTER trial. End-users (family physicians, nurse practitioners, nurses and dieticians) were engaged in reviewing the recommendations and tools, as well as tailoring the content to the needs of the BETTER trial and family practice. RESULTS: In total, 3-5 high-quality guidelines were identified for each condition; from these, we identified high-grade recommendations for the prevention of and screening for chronic disease. The guideline recommendations were limited by conflicting recommendations, vague wording and different taxonomies for strength of recommendation. There was a lack of quality evidence for manoeuvres to improve the uptake of guidelines among patients with depression. We developed the BETTER clinical algorithms for the implementation plan. Although it was difficult to identify high-quality tools, 180 tools of interest were identified. INTERPRETATION: The intervention for the BETTER trial was built by integrating existing guidelines and tools, and working with end-users throughout the process to increase the intervention's utility for practice. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN07170460.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».