MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3202018682 · doi:10.1016/j.waojou.2021.100584

Harmonizing allergy care–integrated care pathways and multidisciplinary approaches

2021· review· en· W3202018682 sur OpenAlexaff
L B Daniels, Sally Barker, Yoon‐Seok Chang, Tinatin Chikovani, Audrey DunnGalvin, Jennifer Gerdts, Roy Gerth van Wijk, Trevor Gibbs, Rosalaura Virginia Villarreal-González, Rosa Ivett Guzmán-Avilán, Heather Hanna, Elham Hossny, Anastasia Kolotilina, José António Ortega Martell, Punchama Pacharn, Cindy Elizabeth de Lira-Quezada, Elopy Sibanda, David R. Stukus, Elizabeth Huiwen Tham, Carina Venter, Sandra Nora González Díaz, Michael Levin, Bryan Martin, Daniel Munblit, John O. Warner

Notice bibliographique

RevueWorld Allergy Organization Journal · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensAllerGen
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMultidisciplinary approachStakeholderDocumentationConcordancePatient safetyIntensive care medicineNursingHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a wide time gap between the publication of evidence and the application of new knowledge into routine clinical practice. The consequence is sub-optimal outcomes, particularly concerning for long-term relapsing/remitting conditions such as allergic diseases. In response, there has been a proliferation of published guidelines which systematically review evidence for the gold-standard management of most allergic disorders. However, this has not necessarily been followed by improved outcomes, partly due to a lack of coordination across the patient pathway. This has become known as the "second translational gap". A proposed solution is the development and implementation of integrated care pathways (ICPs) to optimize patient outcomes, with the notion that evidence-based medicine requires evidence-based implementation. ICP implementation is shown to improve short-term outcomes for acute conditions and routine surgery, including reduced length of hospital stay, improved documentation and improved patient safety. However, this improvement is not reflected in patient experience or patient-centered functional outcomes. The implementation of life-long, cost-effective interventions within comprehensive pathways requires a deep appreciation for complexity within allergy care. We promote an evidence-based methodology for the implementation of ICPs for allergic disorders in which all stakeholders in allergy care are positioned equally and encouraged to contribute, particularly patients and their caregivers. This evidence-based process commences with scoping the unmet needs, followed by stakeholder mapping. All stakeholders are invited to meetings to develop a common vision and mission through the generation of action/effect diagrams which helps build concordance across the agencies. Dividing the interventions into achievable steps and reviewing with plan/do/study/act cycles will gradually modify the pathway to achieve the best outcomes. While the management guidelines provide the core knowledge, the key component of implementation involves education, training, and support of all healthcare professionals (HCPs), patients and their caregivers. The pathways should define the level of competence required for each clinical task. It may be useful to leave the setting of care delivery or the specific HCP involved undefined to account for variable patterns of health service delivery as well as local socioeconomic, ethnic, environmental, and political imperatives. In all cases, where competence is exceeded, it is necessary to refer to the next stage in the pathway. The success and sustainability of ICPs would ideally be judged by patient experience, health outcomes, and health economics. We provide examples of successful programs, most notably from Finland, but recommend that further research is required in diverse settings to optimize outcomes worldwide.

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)0,084
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0840,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0150,014
Science ouverte0,0060,035
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,351
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,065 · 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
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

Explorer davantage

Même revueWorld Allergy Organization JournalMême sujetClinical practice guidelines implementationTravaux en français237 207