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Enregistrement W2769274063 · doi:10.1186/s12913-017-2750-x

The development, implementation and evaluation of clinical pathways for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) in Saskatchewan: protocol for an interrupted times series evaluation

2017· article· en· W2769274063 sur OpenAlexafffundabout
Thomas Rotter, Christopher Plishka, Mohammed Rashaad Hansia, Donna Goodridge, Erika Penz, Leigh Kinsman, Adegboyega Lawal, Sheryl O’Quinn, Nancy R. Buchan, Patricia Comfort, Prakesh Patel, Sheila Anderson, Tanya Winkel, Rae Lynn Lang, Darcy D. Marciniuk

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensRegina Qu'Appelle Health RegionUniversity of SaskatchewanQueen's University
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals CanadaMinistry of Health, Saskatchewan
Mots-clésMedicineOperationalizationHealth administrationContext (archaeology)Nursing researchHealth careHealth informaticsGuidelinePublic healthHealth services researchEmergency departmentClinical pathwayBaseline (sea)COPDNursingMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) has substantial economic and human costs; it is expected to be the third leading cause of death worldwide by 2030. To minimize these costs high quality guidelines have been developed. However, guidelines alone rarely result in meaningful change. One method of integrating guidelines into practice is the use of clinical pathways (CPWs). CPWs bring available evidence to a range of healthcare professionals by detailing the essential steps in care and adapting guidelines to the local context. METHODS/DESIGN: We are working with local stakeholders to develop CPWs for COPD with the aims of improving care while reducing utilization. The CPWs will employ several steps including: standardizing diagnostic training, unifying components of chronic disease care, coordinating education and reconditioning programs, and ensuring care uses best practices. Further, we have worked to identify evidence-informed implementation strategies which will be tailored to the local context. We will conduct a three-year research project using an interrupted time series (ITS) design in the form of a multiple baseline approach with control groups. The CPW will be implemented in two health regions (experimental groups) and two health regions will act as controls (control groups). The experimental and control groups will each contain an urban and rural health region. Primary outcomes for the study will be quality of care operationalized using hospital readmission rates and emergency department (ED) presentation rates. Secondary outcomes will be healthcare utilization and guideline adherence, operationalized using hospital admission rates, hospital length of stay and general practitioner (GP) visits. Results will be analyzed using segmented regression analysis. DISCUSSION: Funding has been procured from multiple stakeholders. The project has been deemed exempt from ethics review as it is a quality improvement project. Intervention implementation is expected to begin in summer of 2017. This project is expected to improve quality of care and reduce healthcare utilization. In addition it will provide evidence on the effects of CPWs in both urban and rural settings. If the CPWs are found effective we will work with all stakeholders to implement similar CPWs in surrounding health regions. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov ( NCT03075709 ). Registered 8 March 2017.

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)0,137
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1370,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,007

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 Opus0,645
Tête enseignante GPT0,689
Écart entre enseignants0,043 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations54
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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