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Enregistrement W2334621264 · doi:10.1136/bmjqs-2013-002293.31

073WS Collaborative Guideline Implementability Tool Development and Evaluation

2013· article· en· W2334621264 sur OpenAlexaff
Jinshan Cheng, Anna R. Gagliardi, Brouwers Melissa, Onil Bhattacharyya

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicineProcess managementManagement scienceKnowledge managementComputer scienceEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Research shows that guidelines are more easily translated to practice when accompanied by information that helps users accommodate, implement and evaluate use of the recommendations. We refer to this information in guidelines or other resources as guideline implementability tools (GItools). We identified exemplar GItools, generated criteria by which to assess and develop GItools through consultation with G-I-N members, and created an online directory for sharing of GItools. Discussion with G-I-N members would help us improve these resources and identify partners for collaborative GItool development. This work is a core activity of GIRAnet: the Guideline Implementability Research and Application Network ( http://www.g-i-n.net/activities/implementation/giranet ). Objectives To share information about GItool resources; gather feedback on how to improve GItool resources; learn about other GItool initiatives; and establish partners for joint development or evaluation of GItools. AUDIENCE Guideline developers, implementers, users (clinicians, managers, policy-makers) and researchers. Description A brief presentation will define GItools and describe their potential purpose and impact; review methods used to identify, describe and evaluate exemplar GItools; and demonstrate the GItool Directory (20 minutes). Participants will be asked to individually rate, then discuss enhancements for GItool assessment criteria (20 min). Open discussion will enable sharing and mutual learning about other GItool initiatives, and explore partnerships for future GItool initiatives (40 min). Remaining time will be used to identify priorities for ongoing research (10 min). Participant feedback will be used to improve GItool resources, and guide ongoing GIRAnet projects.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,149
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1490,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,026

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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,270 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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