Strategies facilitating practice change in pediatric cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: By conducting a systematic review, we describe strategies to actively disseminate knowledge or facilitate practice change among healthcare providers caring for children with cancer and we evaluate the effectiveness of these strategies. DATA SOURCES: We searched Ovid Medline, EMBASE and PsychINFO. STUDY SELECTION: Fully published primary studies were included if they evaluated one or more professional intervention strategies to actively disseminate knowledge or facilitate practice change in pediatric cancer or hematopoietic stem cell transplantation. DATA EXTRACTION: Data extracted included study characteristics and strategies evaluated. In studies with a quantitative analysis of patient outcomes, the relationship between study-level characteristics and statistically significant primary analyses was evaluated. RESULTS OF DATA SYNTHESIS: Of 20 644 titles and abstracts screened, 146 studies were retrieved in full and 60 were included. In 20 studies, quantitative evaluation of patient outcomes was examined and a primary outcome was stated. Eighteen studies were 'before and after' design; there were no randomized studies. All studies were at risk for bias. Interrupted time series was never the primary analytic approach. No specific strategy type was successful at improving patient outcomes. CONCLUSIONS: Literature describing strategies to facilitate practice change in pediatric cancer is emerging. However, major methodological limitations exist. Studies with robust designs are required to identify effective strategies to effect practice change.
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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 | 0,021 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».