Guideline-related barriers to optimal prescription of oral anticoagulants in primary care.
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines provide recommendations for antithrombotic treatment to prevent stroke in people with atrial fibrillation, but oral anticoagulant prescriptions in Dutch primary care are often discordant with these recommendations. Suboptimal guideline features (i.e. format and content) have been suggested as a potential explanatory factor for this type of discordance. Therefore, we systematically appraised features of the Dutch general practitioners' (NHG) atrial fibrillation guideline to identify guidelinerelated barriers that may hamper its use in practice. We appraised the guideline's methodological rigour and transparency using the Appraisal of Guidelines, Research and Evaluation (AGREE) II tool. Additionally, we used the Guideline Implementability Appraisal (GLIA) tool to assess the key recommendations on oral anticoagulant prescription. The editorial independence of the guideline group scored highly (88%); scores for other aspects of the guideline's methodological quality were acceptable, ranging from 53% for stakeholder involvement to 67% for clarity of presentation. At the recommendation level, the main implementation obstacles were lack of explicit statements on the quality of underlying evidence, lack of clarity around the strength of recommendations, and the use of ambiguous terms which may hamper operationalisation in electronic systems. Based on our findings we suggest extending stakeholder involvement in the guideline development process, standardising the layout and language of key recommendations, providing monitoring criteria, and preparing electronic implementation parallel with guideline development. We expect this to contribute to optimising the NHG atrial fibrillation guideline, facilitating its implementation in practice, and ultimately to improving antithrombotic treatment and stroke prevention in people with atrial fibrillation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».