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Enregistrement W3112798388 · doi:10.1186/s12891-021-04204-w

Determinants of clinical practice guidelines’ utilization for the management of musculoskeletal disorders: a scoping review

2021· review· en· W3112798388 sur OpenAlexaff
Delphine Sorondo, Cyrille Delpierre, Pierre Côté, Louis‐Rachid Salmi, Christine Cedraschi, Anne Taylor‐Vaisey, Nadège Lemeunier

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and RehabilitationOntario Tech UniversityCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicinePsychosocialHealth careContext (archaeology)MEDLINETriageFamily medicineNursingMedical emergencyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Many clinical practice guidelines have been developed for the management of musculoskeletal disorders (MSDs). However, there is a gap between evidence-based knowledge and clinical practice, and reasons are poorly understood. Understanding why healthcare providers use clinical practice guidelines is essential to improve their implementation, dissemination, and adherence. AIM: To identify determinants of clinical practice guidelines' utilization by health care providers involved in the assessment and management of MSDs. METHOD: A scoping review of the literature was conducted. Three databases were searched from inception to March 2021. Article identification, study design, methodological quality, type of healthcare providers, MSDs, barriers and facilitators associated with guidelines' utilization were extracted from selected articles. RESULTS: 8671 citations were retrieved, and 43 articles were selected. 51% of studies were from Europe, and most were quantitative studies (64%) following a cross-sectional design (88%). Almost 80% of articles dealt with low back pain guidelines, and the most studied healthcare providers were general practitioners or physiotherapists. Five main barriers to guideline utilization were expressed by providers: 1) disagreement between recommendations and patient expectations; 2) guidelines not specific to individual patients; 3) unfamiliarity with "non-specific" term, or with the bio psychosocial model of MSDs; 4) time consuming; and 5) heterogeneity in guideline methods. Four main facilitators to guideline utilization were cited: 1) clinician's interest in evidence-based practice; 2) perception from clinicians that the guideline will improve triage, diagnosis and management; 3) time efficiency; and 4) standardized language. CONCLUSION: Identifying modifiable determinants is the first step in developing implementation strategies to improve guideline utilization in clinical practice.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0280,037
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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