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Enregistrement W2435610101 · doi:10.1007/bf03028626

Improving knowledge transfer on chronic respiratory diseases: A canadian perspective. How to translate recent advances in respiratory diseases into day-to-day care

2008· article· en· W2435610101 sur OpenAlexaffabout
Louis‐Philippe Boulet

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachKnowledge translationMedicineHealth careNursingKnowledge managementPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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