265WS Improving Guideline Implementability With Guide-M (Guideline Implementability For Decision Excellence Model): An Interactive Workshop
Notice bibliographique
Résumé
Background We developed a framework of guideline uptake called GuIDE-M (Guideline Implementability for Decision Excellence-Model) based on an extensive literature review. It describes four domains covering guideline content to optimise the implementability of recommendations (Stakeholder development, Evidence synthesis, Considered Judgement and Feasibility) and two domains related to communication of content (Language and Format). Objectives/Goal (1) To learn about GuIDE-M, (2) To conduct an assessment of participants’ current use of the GuIDE-M domains in guideline development or assessment and (3) To determine priorities for tool development to operationalize GuIDE-M domains. Target Group, Suggested Audience Guideline developers, guideline users and researchers. [5] Description of the Workshop and Methods used to Facilitate Interactions (1) Introduction (15 minutes). A brief foundational overview of GuIDE-M. (2) Facilitated Assessment (60 minutes). Participants will break into small groups to discuss one or more of the domains in GuIDE-M. There they will (a) conduct a more detailed review of the domain, (b) assess the extent to which their guideline-related activities align with GuIDE-M principles, (c) reflect on the extent to which improving in the area is a priority, (d) discuss methods and available tools to operationalize the domain concepts, and (e) explore the types of tool(s) that should be developed to incorporate domain concepts into guideline development. Participants will be invited to remain involved as evaluators, pilot-testers and developers of these tools. The facilitated assessment will happen twice (2 x 30 minutes) to allow participants to focus on two of the GuIDE-M domains. (3) Wrap-Up (15 minutes).
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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 | 0,055 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».