Knowledge translation of clinical practice guidelines among neurologists: A mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clinical practice guidelines have the potential to improve care, but are often not optimally implemented. Improving guideline use in clinical practice may improve care. The objective of this study was to identify the barriers and facilitators (determinants) of guidelines use among neurologists and to propose a strategy to improve guideline implementation. METHODS: This was a mixed-methods study design. A quantitative, population-based, cross-sectional survey of Canadian neurologists was conducted. Associations between guidelines use and determinants of guidelines use were examined. Focus groups and interviews were conducted using purposeful sampling of the population. Determinants of guideline use were mapped to interventions to establish a strategy for guideline implementation among neurologists. RESULTS: 38.7% (n = 311) of neurologists responded to the survey. Typically, respondents had been practicing for 16.6 years and worked in an academic institution in an urban setting. Being male and having an academic affiliation was associated with guideline use. Determinants of guideline use differed between guideline users and non-users; non-users consistently rating determinants lower than users, especially applicability. Two focus groups and one interview (n = 11) identified six main themes of determinants of guideline use: Credibility, knowledge, applicability, resources, motivation, and target audience; which was congruent with the quantitative data. The proposed knowledge translation strategy contains three pillars: guidelines development, dissemination, and interventions. CONCLUSIONS: Several determinants of guideline use not commonly discussed in the literature were identified (applicability, target audience, credibility). The proposed implementation strategy is a valuable resource for guideline developers and policy/decision-makers to improve knowledge translation of guidelines among neurologists.
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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 | 0,013 | 0,189 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».