Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The literature shows that physicians do not change their patterns of practice quickly. With thousands of conflicting guidelines available, many disseminated by print, there has been little measurable impact of new guidelines on physician prescribing patterns. METHODS: A series of interventions designed to improve physician uptake of guidelines is described. Interventions evaluated in a series of trials include mail dissemination, small group continuing medical education sessions, academic detailing by both academic detailers and pharmaceutical detailers, and a whole community program known as the Program for Appropriate Anti-Infective Community Therapy. RESULTS: Only the whole community intervention had significant impact on physician prescribing patterns. The changes involved a significant reduction in anti-infective use and a significant change from the use of second- and third-line drugs to first-line drugs, as specified in the Ontario Anti-Infective Guidelines. CONCLUSIONS: Acceptable guidelines disseminated by a multidisciplinary community program can have a positive impact on physician prescribing patterns. To increase the acceptability of guidelines for whole community dissemination, a new innovation (Guideline Advisory Committee) that scores the quality of guidelines and selects the most objectively produced guideline is described.
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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 | 0,028 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».