Physicians’ Perspectives of the Factors Influential in Implementing National Clinical Guidelines for Hypertension in Iran: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although clinical guidelines help in the prevention, diagnosis, and management of hypertension, individuals with hypertension often remain undiagnosed, or once diagnosed, may not receive adequate care and treatment. Objectives: In this study, we explored physicians’ perspectives of the factors influential in implementing the Iranian Recommendations on Prevention, Evaluation, and Management of Hypertension (IRPEM-HTN). Methods: A qualitative descriptive study was conducted using the purposeful sampling method to enroll 30 physicians from October 2016 to May 2018. The physicians working in private offices or university-affiliated health centers/hospitals in the province of Isfahan, Iran, were included in this study one year after participating in the IRPEM-HTN program. The data were gathered through semi-structured interv iews. The transcribed data were thematically analyzed, and the rigor was ensured following the procedure outlined by Braun and Clark. Results: This themes identified were: 1) macro- and meso-contextual factors, emphasizing that a) policies at all levels affect guideline adherence, and b) environmental-contextual factors affect guideline adherence, 2) micro level factors, emphasizing that c) attributes of the guideline affect guideline adherence, and d) clinician- and patient-level factors affect guideline adherence. Micro-, meso- and macro-level factors influenced guideline implementation. Conclusion: The attitudes, awareness, knowledge, and capacity of clinicians, as well as a broader socio-cultural context should be taken into account for guideline implementation.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».