How to adapt existing evidence-based clinical practice guidelines: a case example with smoking cessation guidelines in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and encourage the adoption of clinical practice guidelines (CPGs) for smoking cessation in Canada by engaging stakeholders in the adaptation of existing high-quality CPGs using principles of the ADAPTE framework. METHODS: An independent expert body in guideline review conducted a review and identified six existing CPGs, which met a priori criteria for quality and potential applicability to the local context. Summary statements were extracted and assigned a grade of recommendation and level of evidence by a second expert panel. Regional knowledge exchange brokers recruited additional stakeholders to build a multidisciplinary network of over 800 clinicians, researchers and decision-makers from across Canada. This interprofessional network and other stakeholders were offered various opportunities to provide input on the guideline both online and in person. We actively encouraged end-user input into the development and adaptation of the guidelines to ensure applicability to various practice settings and to promote adoption. RESULTS: The final guideline contained 24 summary statements along with supporting clinical considerations, across six topic area sections. The guideline was adopted by various provincial/territorial and national government and non-governmental organisations. CONCLUSIONS: This method can be applied in other jurisdictions to adapt existing high-quality smoking cessation CPGs to the local context and to facilitate subsequent adoption by various stakeholders.
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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 | 0,016 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».