Active change interventions to de-implement low-value healthcare practices: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is recognition that the overuse of procedures, tests and medications strains the healthcare system financially and can cause unnecessary stress and harm to patients. In recent years, several initiatives have targeted the reduction or elimination of low-value practices in healthcare. Research suggests that passive interventions, such as the publication of guidelines, are often not sufficient to change behaviour and that active change interventions - interventions which actively implement strategies to change practices - are required to effect significant, sustained practice change. The purpose of this scoping review is to identify and characterise studies of active change interventions designed to reduce or eliminate low-value healthcare practices. METHODS: We will conduct a review of MEDLINE, EMBASE, CINAHL and Scopus databases from inception. Building on previous research, 40 key terms will be used to search literature. The screening process will be conducted separately by two researchers, with discrepancies resolved by a third. Empirical studies of active change interventions used to reduce or eliminate low-value practices will be included. Descriptive statistics and thematic analysis will be used to categorise the characteristics of the studies. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required for this study. This scoping review will provide insights into the impact of several characteristics of active change interventions, including the number of interventions (single-faceted or multifaceted) and the level of implementation (individual or organisational). These results can provide guidance and direction for future research in de-implementation. The results will be disseminated through presentations at national and international conferences and the publication of a manuscript.
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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 | 0,033 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».