Quality of Reporting on Guideline, Protocol, or Algorithm Implementation in Adult Trauma Centers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To appraise the quality of reporting on guideline, protocol, and algorithm implementations in adult trauma settings according to the Revised Standards for Quality Improvement Reporting Excellence (SQUIRE 2.0). BACKGROUND: At present we do not know if published reports of guideline implementations in trauma settings are of sufficient quality to facilitate replication by other centers wishing to implement the same or similar guidelines. METHODS: A systematic review of the literature was conducted. Articles were identified through electronic databases and hand searching relevant trauma journals. Studies meeting inclusion criteria focused on a guideline, protocol, or algorithm that targeted adult trauma patients ≥18 years and/or trauma patient care providers, and evaluated the effectiveness of guideline, protocol, or algorithm implementation in terms of change in clinical practice or patient outcomes. Each included study was assessed in duplicate for adherence to the 18-item SQUIRE 2.0 criteria. The primary endpoint was the proportion of studies meeting at least 80% (score ≥15) of SQUIRE 2.0. RESULTS: Of 7368 screened studies, 74 met inclusion criteria. Thirty-nine percent of studies scored ≥80% on SQUIRE 2.0. Criteria that were met most frequently were abstract (93%), problem description (93%), and specific aims (89%). The lowest scores appeared in the funding (28%), context (47%), and results (54%) criteria. No study indicated using SQUIRE 2.0 as a guideline to writing the report. CONCLUSIONS: Significant opportunity exists to improve the utility of guideline implementation reports in adult trauma settings, particularly in the domains of study context and the implications of context for study outcomes.
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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 | 0,719 | 0,882 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».