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Enregistrement W2162936048 · doi:10.1186/s12916-015-0488-z

Towards understanding the de-adoption of low-value clinical practices: a scoping review

2015· review· en· W2162936048 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineCINAHLMEDLINESystematic reviewData extractionTerminologyGrey literatureRandomized controlled trialHealth carePsychological interventionNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low-value clinical practices are common in healthcare, yet the optimal approach to de-adopting these practices is unknown. The objective of this study was to systematically review the literature on de-adoption, document current terminology and frameworks, map the literature to a proposed framework, identify gaps in our understanding of de-adoption, and identify opportunities for additional research. METHODS: MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, the Cochrane Database of Systematic Reviews, the Cochrane Database of Abstracts and Reviews of Effects, and CINAHL Plus were searched from 1 January 1990 to 5 March 2014. Additional citations were identified from bibliographies of included citations, relevant websites, the PubMed 'related articles' function, and contacting experts in implementation science. English-language citations that referred to de-adoption of clinical practices in adults with medical, surgical, or psychiatric illnesses were included. Citation selection and data extraction were performed independently and in duplicate. RESULTS: From 26,608 citations, 109 were included in the final review. Most citations (65%) were original research with the majority (59%) published since 2010. There were 43 unique terms referring to the process of de-adoption-the most frequently cited was "disinvest" (39% of citations). The focus of most citations was evaluating the outcomes of de-adoption (50%), followed by identifying low-value practices (47%), and/or facilitating de-adoption (40%). The prevalence of low-value practices ranged from 16% to 46%, with two studies each identifying more than 100 low-value practices. Most articles cited randomized clinical trials (41%) that demonstrate harm (73%) and/or lack of efficacy (63%) as the reason to de-adopt an existing clinical practice. Eleven citations described 13 frameworks to guide the de-adoption process, from which we developed a model for facilitating de-adoption. Active change interventions were associated with the greatest likelihood of de-adoption. CONCLUSIONS: This review identified a large body of literature that describes current approaches and challenges to de-adoption of low-value clinical practices. Additional research is needed to determine an ideal strategy for identifying low-value practices, and facilitating and sustaining de-adoption. In the meantime, this study proposes a model that providers and decision-makers can use to guide efforts to de-adopt ineffective and harmful practices.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,961
Tête enseignante GPT0,743
Écart entre enseignants0,217 · 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