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Enregistrement W2935997213 · doi:10.1136/bmjebm-2019-111193

Guidelines do not self-implement: time for a research paradigm shift from massive creation to effective implementation in evidence-based medicine research in China

2019· article· en· W2935997213 sur OpenAlexaff
Junqiang Zhao, Melissa Demery Varin, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean Society of Cardiology
Mots-clésGuidelineContext (archaeology)Quality (philosophy)ChinaParadigm shiftEngineering ethicsChenClinical PracticeQuality managementComputer sciencePsychologyMedical educationManagement scienceMedicinePolitical scienceNursingEngineeringEpistemologyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

> Evidence-based medicine should be complemented by evidence-based implementation. > > —Grol, R. and Grimshaw, J. (1999) In 2018, the BMJ opened a special collection, analysing the evolution of medical research in China, with a paper entitled ‘Clinical practice guidelines in China’.1 Chen et al ’s paper1 described the publication growth, low methodological quality, potential conflict of interest and poor implementation status of clinical practice guidelines (CPGs) in China, and offered five recommendations for Chinese CPG development and implementation. As researchers working in the field of implementation science, we feel that the paper’s aim was not fully realised due to the lack of discussion on guideline implementation. We argue that although high-quality guideline development is essential, researchers need to simultaneously focus on how to improve guideline implementation, especially when high-quality guidelines already exist and can be adopted as it is or can be adapted for the local context. It is time for Chinese evidence-based medicine (EBM) researchers and stakeholders to embrace and advance implementation science, answering questions on how guideline implementation can be optimised in varying contexts. Chen et al ’s paper, taken as a whole, seems to imply that the mere existence of high-quality CPGs leads to …

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelmedium
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,530
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,110 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel · Autre devis
DomaineMéthodes
GenreEmpirique · Commentaire

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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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