Why Do We Need a New Clinical Practice Guideline for Moderate to Severe Traumatic Brain Injury?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clinical practice guidelines (CPGs) aim to improve quality and consistency of healthcare services. A Canadian group of researchers, clinicians, and policy makers developed/adapted a CPG for rehabilitation post-moderate to severe traumatic brain injury (MSTBI) to respond to end users' needs in acute care and rehabilitation settings. METHODS: The rigorous CPG development process began assessing needs and expectations of end users, then appraised existing CPGs, and, during a consensus conference, produced fundamental and priority recommendations. We also surveyed end users' perceptions of implementation gaps to determine future implementation strategies to optimize adherence to the CPG. RESULTS: The unique bilingual (French and English) CPG consists of 266 recommendations (of which 126 are new recommendations), addressing top priorities for MSTBI, rationale, process indicators, and implementations tools (eg, algorithms and benchmarks). CONCLUSION: The novel approach of consulting and working with end users to develop a CPG for MSTBI should influence knowledge uptake for clinicians wanting to provide evidence-based care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».