Improving knowledge transfer on chronic respiratory diseases: A canadian perspective. How to translate recent advances in respiratory diseases into day-to-day care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic diseases represent an increasing burden for health care systems. Ongoing research efforts provide regularly new scientific evidence on how optimize current medical care. In regard to respiratory diseases, as for other health problems, optimal management of these conditions has been summarized in recent consensus guidelines but implementation of these recommendations is still poor. Not only are the key messages of such guidelines often unknown to the practitioner and the patient but even when it is, they are often insufficiently integrated into current care, often related to behavioral, organizational and communication barriers. METHODS: Literature review on the topic of Clinical Practice Guidelines implementation and reference to recent projects aimed at improving management of asthma in the province of Quebec and elsewhere, as models for such implementation process. RESULTS: The basic principles of an effective translation of current knowledge into day-to-day care are known, but healthcare delivery structures, practice tools and resources, and regional/local leadership should be available to make it happen. Ideally, implementation requires a multidisciplinary effort of care providers, specialists, general practitioners, allied health professionals, patients and their family. The general public, health administrators and policy makers should also be aware of the consequences of poor management of these diseases and be supportive of the proposed initiatives. Finally, these last should be adequately evaluated to ensure their effectiveness and determine if they should be improved. Recently projects performed in Quebec have proposed disease management models to identify asthma care gaps and improve translation of current Guidelines into day-to-day care. CONCLUSIONS: Although the human and socio-economical burden of chronic diseases is still increasing, their current management is still often deficient. In the recent decades, Practice Guidelines have been developed to guide Practitioners towards optimal care, but implementation of these Guides is still poor. Recent Canadian and International initiatives have proposed valid models to help address current care gaps.
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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 | 0,022 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».