Development and Implementation of Clinical Practice Guidelines: An Update and Synthesis of the Literature With a Focus in Application to Spinal Conditions
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Review. OBJECTIVES: ) highlight the importance of knowledge translation. METHODS: A review of the literature was conducted to summarize current standards in CPG development and implementation. RESULTS: CPGs are systematically developed statements intended to affect decisions made by health care providers, policy makers, and patients. The main objectives of CPGs are to synthesize and translate evidence into recommendations, optimize patient outcomes, standardize care, and facilitate shared decision making among physicians, patients, and their caregivers. The main steps involved in the development of CPGs include defining the clinical problem, assembling a multidisciplinary guideline development group and systematic review team, conducting a systematic review of the literature, translating the evidence to recommendations, critically appraising the CPG and updating the document when new studies arise. The final step in developing a CPG is to implement it into clinical practice; this step requires an assessment of the barriers to implementation and the formulation of effective dissemination strategies. CONCLUSION: CPGs are an important component in the teaching and practice of medicine and are available for a wide spectrum of diseases. CPGs, however, can only be used to influence clinical practice if the recommendations are informed by a systematic review of the literature and developed using rigorous methodology. The opportunity to transform clinical management of spinal conditions is an attractive outcome of the application of high-quality CPGs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».