Recommendations of the Canadian Consensus Conference on Dementia - Dissemination, Implementation, and Evaluation of Impact
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subsequent to the development of consensus statements on a clinical topic, it is vital to establish a plan for dissemination, implementation and evaluation of impact. Consensus statements can be used for both guiding continuing medical education (CME) and producing clinical practice guidelines (CPGs). Insufficient attention to dissemination can lead to a failure to change physician behaviour and improve patient outcomes. METHODS: A plan to disseminate the conclusions of the Canadian Consensus Conference on Dementia (CCCD) was developed. This plan was based on a literature review of CME and CPGs. A Medline search was performed on the dissemination and evaluation of the 1989 Canadian Consensus Conference on the Assessment of Dementia (CCCAD) and other published guides for physicians on dementia care. CCCD dissemination that has occurred to date (June, 2000) was reviewed in this paper. RESULTS: Lectures and unsolicited printed material are weak forms of CME. Small-group interactive CME that provides practice opportunities appears to be the most effective way to change physician behaviour. The ability of CPGs to change physician behaviour is uncertain. It appears that inadequate attention has been placed on CPG dissemination and implementation. The CCCAD had a modest impact on clinical practice in Canada. While dissemination of the conclusions of the CCCD has taken place, evaluation of the impact of the CCCD has yet to be done. Local initiatives utilizing the conclusions of the CCCD are on-going. CONCLUSIONS: Further work is needed on how to optimize the impact of consensus statements and CPGs. While dissemination of the CCCD has occurred, it is currently unknown whether it has led to any change in physician practices.
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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 | 0,336 | 0,467 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,026 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».