Simulation: a key tool for refining guidelines and demonstrating they produce the desired behavioural change
Notice bibliographique
Résumé
Guidelines aim to align clinical care with best practice. However, simply publishing a guideline rarely triggers behavioural changes to match guideline recommendations.1–3 We thus transform guideline recommendations into actionable tasks by introducing interventions that promote behavioural changes meant to produce guideline-concordant care. Unfortunately, not much has changed in the 25 years since Oxman and colleagues concluded that we have no ‘magic bullets’ when it comes to changing clinician behaviour.4 In fact, far from magic bullets, interventions aimed at increasing the degree to which patients receive care recommended in guidelines (eg, educational interventions, reminders, audit and feedback, financial incentives, computerised decision support) typically produce disappointingly small improvements in care.5–10 Much improvement work aims to ‘make the right thing to do the easy thing to do.’ Yet, design solutions which hardwire the desired actions remain few and far between. Further, improvement interventions which ‘softwire’ such actions—not guaranteeing that they occur, but at least increasing the likelihood that clinicians will deliver the care recommended in guidelines—mostly produce small improvements.5–9 Until this situation changes, we need to acknowledge the persistent reality that guidelines themselves represent a main strategy for promoting care consistent with current evidence, which means their design should promote the desired actions.11 12 In this respect, guidelines constitute a type of clinical decision support. And, like all decision support interventions, guidelines require: (1) user testing to assess if the content is understood as intended and (2) empirical testing to assess if the decision support provided by the guideline does in fact promote the desired behaviours. While the processes for developing guidelines have received substantial attention over the years,13–18 surprisingly little attention has been paid to empirically answering basic questions about the finished product: do users understand guidelines as intended? And, what version of a given guideline …
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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 | 0,023 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».