A scoping review of adult chronic kidney disease clinical pathways for primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) affects ∼10% of the adult population. The majority of patients with CKD are managed by primary care physicians, and despite the availability of effective treatment options, the use of evidence-based interventions for CKD in this setting remains suboptimal. Clinical pathways have been identified as effective tools to guide primary care physicians in providing evidence-based care. We aimed to describe the availability, characteristics and credibility of clinical pathways for adult CKD using a scoping review methodology. METHODS: We searched Medline, Embase, CINAHL and targeted Internet sites from inception to 31 October 2014 to identify studies and resources that identified adult CKD clinical pathways for primary care settings. Study selection and data extraction were independently performed by two reviewers. RESULTS: From 487 citations, 41 items were eligible for review: 7 published articles and 34 grey literature resources published between 2001 and 2014. Of the 41 clinical pathways, 32, 24 and 22% were from the UK, USA and Canada, respectively. The majority (66%, n = 31) of clinical pathways were static in nature (did not have an online interactive feature). The majority (76%) of articles/resources reported using one or more clinical practice guidelines as a resource to guide the clinical pathway content. Few articles described a dissemination and evaluation plan for the clinical pathway, but most reported the targeted end-users. CONCLUSIONS: Our scoping review synthesized available literature on CKD clinical pathways in the primary care setting. We found that existing clinical pathways are diverse in their design, content and implementation. These results can be used by researchers developing or testing new or existing clinical pathways and by practitioners and health system stakeholders who aim to implement CKD clinical pathways in clinical practice.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».