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Enregistrement W2790763997 · doi:10.1136/bmjopen-2017-017765

Effectiveness of implementation interventions in improving physician adherence to guideline recommendations in heart failure: a systematic review

2018· review· en· W2790763997 sur OpenAlexafffund
Deepti Shanbhag, Ian D. Graham, Karen Harlos, R. Brian Haynes, Itzhak Gabizon, Stuart J. Connolly, Harriette G.C. Van Spall

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteImpactMcMaster UniversityHamilton Health SciencesUniversity of WinnipegUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Institutes of Health ResearchHamilton Health Sciences
Mots-clésMedicinePsychological interventionGuidelineMEDLINEFamily medicineMultidisciplinary approachRandomized controlled trialSystematic reviewIntervention (counseling)Medical prescriptionNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The uptake of guideline recommendations that improve heart failure (HF) outcomes remains suboptimal. We reviewed implementation interventions that improve physician adherence to these recommendations, and identified contextual factors associated with implementation success. METHODS: We searched databases from January 1990 to November 2017 for studies testing interventions to improve uptake of class I HF guidelines. We used the Cochrane Effective Practice and Organisation of Care and Process Redesign frameworks for data extraction. Primary outcomes included: proportion of eligible patients offered guideline-recommended pharmacotherapy, self-care education, left ventricular function assessment and/or intracardiac devices. We reported clinical outcomes when available. RESULTS: We included 38 studies. Provider-level interventions (n=13 studies) included audit and feedback, reminders and education. Organisation-level interventions (n=18) included medical records system changes, multidisciplinary teams, clinical pathways and continuity of care. System-level interventions (n=3) included provider/institutional incentives. Four studies assessed multi-level interventions. We could not perform meta-analyses due to statistical/conceptual heterogeneity. Thirty-two studies reported significant improvements in at least one primary outcome. Clinical pathways, multidisciplinary teams and multifaceted interventions were most consistently successful in increasing physician uptake of guidelines. Among randomised controlled trials (RCT) (n=10), pharmacist and nurse-led interventions improved target dose prescriptions. Eleven studies reported clinical outcomes; significant improvements were reported in three, including a clinical pathway, a multidisciplinary team and a multifaceted intervention. Baseline assessment of barriers, staff training, iterative intervention development, leadership commitment and policy/financial incentives were associated with intervention effectiveness. Most studies (n=20) had medium risk of bias; nine RCTs had low risk of bias. CONCLUSION: Our study is limited by the quality and heterogeneity of the primary studies. Clinical pathways, multidisciplinary teams and multifaceted interventions appear to be most consistent in increasing guideline uptake. However, improvements in process outcomes were rarely accompanied by improvements in clinical outcomes. Our work highlights the need for improved research methodology to reliably assess the effectiveness of implementation interventions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations103
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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