072 Validation of the Guideline Implementability for Decision Excellence Model (Guide-M)
Notice bibliographique
Résumé
Background We developed a Guideline Implementability for Decision Excellence-Framework Model (GuIDE-M) based on the robust evidentiary base of a realist review on guideline attributes. GuIDE-M emerged as a conceptual representation of factors to facilitate the development of more implementable guidelines. Objectives Validity assessment of GuIDE-M with international guideline developers. Methods We assessed GuIDE-M using a stepwise validation process: Stage 1 involved consultation with a multi-disciplinary group of Canadian experts (including guideline research, psychology, management, and human factors engineering) to assess the sense and structure of the conceptual GuIDE-M. In Stage 2, 200 international guideline developers will assess GuIDE-M using an innovative online assessment platform, which includes an interactive video-based system to enable objective assessment of the model and its components. Results In Stage 1, consultation with 10 multi-disciplinary experts informed major structural changes (e.g., addition of a 6th domain) and minor sense changes (e.g., collapsing like attributes) to the model. Stage 2 (in progress) will assess the organisation of the model according to Stage 1 findings: 1) To consider Stakeholder involvement, Evidence synthesis, Considered judgement and Feasibility in the development of guidelines; 2) and to communicate this content using effective Language and Format. Discussion We are applying an innovative stepwise process to rigorously validate and refine GuIDE-M internationally. Implications for Guideline Developers/Users This study represents a novel contribution to guideline developers and will offer a comprehensive, validated model that considers an exhaustive set of evidence-based factors to facilitate guideline uptake.
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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 | 0,148 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».