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Enregistrement W2463506578 · doi:10.1146/annurev-pharmtox-010716-104952

Changing Provider Behavior in the Context of Chronic Disease Management: Focus on Clinical Inertia

2016· review· en· W2463506578 sur OpenAlexafffund
Kim Lavoie, Joshua A. Rash, Tavis S. Campbell

Notice bibliographique

RevueThe Annual Review of Pharmacology and Toxicology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionMedicineGuidelineVariety (cybernetics)Intensive care medicinePsychologyNursingComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread acceptance of evidence-based medicine has led to the proliferation of clinical practice guidelines as the primary mode of communicating current best practices across a range of chronic diseases. Despite overwhelming evidence supporting the benefits of their use, there is a long history of poor uptake by providers. Nonadherence to clinical practice guidelines is referred to as clinical inertia and represents provider failure to initiate or intensify treatment despite a clear indication to do so. Here we review evidence for the ubiquity of clinical inertia across a variety of chronic health conditions, as well as the organizational and system, patient, and provider factors that serve to maintain it. Limitations are highlighted in the emerging literature examining interventions to reduce clinical inertia. An evidence-based framework to address these limitations is proposed that uses behavior change theory and advocates for shared decision making and enhanced guideline development and dissemination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,398
Tête enseignante GPT0,678
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations64
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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