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Enregistrement W2891717779 · doi:10.1186/s13643-018-0808-4

Sustaining knowledge translation interventions for chronic disease management in older adults: protocol for a systematic review and network meta-analysis

2018· review· en· W2891717779 sur OpenAlexafffund
Andrea C. Tricco, Julia E. Moore, Nicole Beben, Ross C. Brownson, David Chambers, Lisa Dolovich, Annemarie Edwards, Lee Fairclough, Paul Glasziou, Ian D. Graham, Brenda R. Hemmelgarn, Bev Holmes, Wanrudee Isaranuwatchai, Chantelle C. Lachance, France Légaré, Jessie McGowan, Sumit R. Majumdar, Justin Presseau, Janet E. Squires, Henry T. Stelfox, Lisa Strifler, Kristine M. Thompson, Trudy van der Weijden, Areti Angeliki Veroniki, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of AlbertaMichael Smith Health Research BCUniversité LavalCanadian Partnership Against CancerUniversity of CalgaryOttawa HospitalHealth Sciences CentreUniversity of OttawaMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCare and Public Health Research Institute, Universiteit MaastrichtFaculté de Médecine, Université LavalUniversity of TorontoUniversiteit MaastrichtMichael Smith Health Research BCUniversité LavalUniversity of AlbertaOttawa Hospital Research InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineMeta-analysisProtocol (science)Psychological interventionKnowledge translationSystematic reviewMEDLINEAlternative medicineNursingPathologyKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Failure to sustain knowledge translation (KT) interventions impacts patients and health systems, diminishing confidence in future implementation. Sustaining KT interventions used to implement chronic disease management (CDM) interventions is of critical importance given the proportion of older adults with chronic diseases and their need for ongoing care. Our objectives are to (1) complete a systematic review and network meta-analysis of the effectiveness and cost-effectiveness of sustainability of KT interventions that target CDM for end-users including older patients, clinicians, public health officials, health services managers and policy-makers on health care outcomes beyond 1 year after implementation or the termination of initial project funding and (2) use the results of this review to complete an economic analysis of the interventions identified to be effective. METHODS: For objective 1, comprehensive searches of relevant electronic databases (e.g. MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials), websites of health care provider organisations and funding agencies will be conducted. We will include randomised controlled trials (RCTs) examining the impact of a KT intervention targeting CDM in adults aged 65 years and older. To examine cost, economic studies (e.g. cost, cost-effectiveness analyses) will be included. Our primary outcome will be the sustainability of the delivery of the KT intervention beyond 1 year after implementation or termination of study funding. Secondary outcomes will include behaviour changes at the level of the patient (e.g. symptom management) and clinician (e.g. physician test ordering) and health system (e.g. cost, hospital admissions). Article screening, data abstraction and risk of bias assessment will be completed independently by two reviewers. Using established methods, if the assumption of transitivity is valid and the evidence forms a connected network, Bayesian random-effects pairwise and network meta-analysis will be conducted. For objective 2, we will build a decision analytic model comparing effective interventions to estimate an incremental cost-effectiveness ratio. DISCUSSION: Our results will inform knowledge users (e.g. patients, clinicians, policy-makers) regarding the sustainability of KT interventions for CDM. Dissemination plan of our results will be tailored to end-users and include passive (e.g. publications, website posting) and interactive (e.g. knowledge exchange events with stakeholders) strategies. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42018084810.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,006
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,816
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,093 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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