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Enregistrement W3082445053 · doi:10.1186/s12913-020-05680-x

Improving systems of care during and after a pregnancy complicated by hyperglycaemia: A protocol for a complex health systems intervention

2020· article· en· W3082445053 sur OpenAlexaff
Diana MacKay, Renae Kirkham, Natasha Freeman, Kirby Murtha, Paula Van Dokkum, J. Boyle, Sandra Campbell, Federica Barzi, Casey Connors, Kerin O’Dea, Jeremy Oats, Paul Zimmet, Mark Wenitong, A. Sinha, Anthony J. Hanley, Elizabeth Moore, David Peiris, Anna McLean, Bronwyn Davis, Cherie Whitbread, David McIntyre, Jacqueline Mein, Ray McDermott, Sumaria Corpus, Karla Canuto, Jonathan E. Shaw, Alex Brown, Louise Maple‐Brown, Vanya Webster, Sian Graham, Dianne Bell, Katarina Keeler, Chenoa Wapau, Martil Zachariah, Jennifer H. Barrett, Tara Dias, Kristina Vine, S. Chitturi, Sandra Eades, Christian Inglis, Karen Dempsey, Michael Lynch, Timothy Skinner, Bruce Wright

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineHealth informaticsNursing researchHealth administrationPublic healthProtocol (science)Intervention (counseling)PregnancyHealth services researchHealth careIntensive care medicineNursingAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many women with hyperglycaemia in pregnancy do not receive care during and after pregnancy according to standards recommended in international guidelines. The burden of hyperglycaemia in pregnancy falls disproportionately upon Indigenous peoples worldwide, including Aboriginal and Torres Strait Islander women in Australia. The remote and regional Australian context poses additional barriers to delivering healthcare, including high staff turnover and a socially disadvantaged population with a high prevalence of diabetes. METHODS: A complex health systems intervention to improve care for women during and after a pregnancy complicated by hyperglycaemia will be implemented in remote and regional Australia (the Northern Territory and Far North Queensland). The Theoretical Domains Framework was used during formative work with stakeholders to identify intervention components: (1) increasing workforce capacity, skills and knowledge and improving health literacy of health professionals and women; (2) improving access to healthcare through culturally and clinically appropriate pathways; (3) improving information management and communication; (4) enhancing policies and guidelines; (5) embedding use of a clinical register as a quality improvement tool. The intervention will be evaluated utilising the RE-AIM framework at two timepoints: firstly, a qualitative interim evaluation involving interviews with stakeholders (health professionals, champions and project implementers); and subsequently a mixed-methods final evaluation of outcomes and processes: interviews with stakeholders; survey of health professionals; an audit of electronic health records and clinical register; and a review of operational documents. Outcome measures include changes between pre- and post-intervention in: proportion of high risk women receiving recommended glucose screening in early pregnancy; diabetes-related birth outcomes; proportion of women receiving recommended postpartum care including glucose testing; health practitioner confidence in providing care, knowledge and use of relevant guidelines and referral pathways, and perception of care coordination and communication systems; changes to health systems including referral pathways and clinical guidelines. DISCUSSION: This study will provide insights into the impact of health systems changes in improving care for women with hyperglycaemia during and after pregnancy in a challenging setting. It will also provide detailed information on process measures in the implementation of such health system changes.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,011

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,359 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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