Format guidelines to make them vivid, intuitive, and visual
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We present simple formatting rules derived from an extensive literature review that can improve the format of clinical practice guidelines (CPGs), and potentially increase the likelihood of being used. METHODS: We recently conducted a review of the literature from medicine, psychology, design, and human factors engineering on characteristics of guidelines that are associated with their use in practice, covering both the creation and communication of content. The formatting rules described in this article are derived from that review. RESULTS: The formatting rules are grouped into three categories that can be easily applied to CPGs: first, Vivid: make it stand out; second, Intuitive: match it to the audience's expectations, and third, Visual: use alternatives to text. We highlight rules supported by our broad literature review and provide specific 'how to' recommendations for individuals and groups developing evidence-based materials for clinicians. CONCLUSION: The way text documents are formatted influences their accessibility and usability. Optimizing the formatting of CPGs is a relatively inexpensive intervention and can be used to facilitate the dissemination of evidence in healthcare. Applying simple formatting principles to make documents more vivid, intuitive, and visual is a practical approach that has the potential to influence the usability of guidelines and to influence the extent to which guidelines are read, remembered, and used in 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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».