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Enregistrement W2896623191 · doi:10.1136/bmjgh-2018-000962

The Practical Approach to Care Kit (PACK) guide: developing a clinical decision support tool to simplify, standardise and strengthen primary healthcare delivery

2018· article· en· W2896623191 sur OpenAlexaff
Ruth Cornick, Sandra Picken, Camilla Wattrus, Ajibola Awotiwon, Emma Carkeek, Juliet Hannington, Pearl Wendy Spiller, Eric D. Bateman, Tanya Doherty, Merrick Zwarenstein, Lara Fairall

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownUniversiteit StellenboschTeva Pharmaceutical IndustriesRegeneron PharmaceuticalsMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilSanofiGlaxoSmithKlineAstraZeneca
Mots-clésKnowledge translationMedicineLeverage (statistics)Health careContext (archaeology)NursingDeveloping countryWork (physics)Intervention (counseling)Process managementBusinessKnowledge managementEconomic growthComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the primary health worker in a low/middle-income country (LMIC) setting, delivering quality primary care is challenging. This is often complicated by clinical guidance that is out of date, inconsistent and informed by evidence from high-income countries that ignores LMIC resource constraints and burden of disease. The Knowledge Translation Unit (KTU) of the University of Cape Town Lung Institute has developed, implemented and evaluated a health systems intervention in South Africa, and localised it to Botswana, Nigeria, Ethiopia and Brazil, that simplifies and standardises the care delivered by primary health workers while strengthening the system in which they work. At the core of this intervention, called Practical Approach to Care Kit (PACK), is a clinical decision support tool, the PACK guide. This paper describes the development of the guide over an 18-year period and explains the design features that have addressed what the patient, the clinician and the health system need from clinical guidance, and have made it, in the words of a South African primary care nurse, 'A tool for every day for every patient'. It describes the lessons learnt during the development process that the KTU now applies to further development, maintenance and in-country localisation of the guide: develop clinical decision support in context first, involve local stakeholders in all stages, leverage others' evidence databases to remain up to date and ensure content development, updating and localisation articulate with implementation.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,021

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations97
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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