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Enregistrement W4223638745 · doi:10.1186/s12913-022-07827-4

Determinants of the de-implementation of low-value care: a multi-method study

2022· review· en· W4223638745 sur OpenAlexaff
Jeanna Parsons Leigh, Emma E. Sypes, Sharon E. Straus, Danielle Demiantschuk, Henry Ma, Rebecca Brundin‐Mather, Chloe de Grood, Emily A. FitzGerald, Sara J. Mizen, Henry T. Stelfox, Daniel J. Niven

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCalgary Laboratory ServicesDalhousie UniversityUniversity of TorontoUniversity of CalgarySt. Michael's HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorHealth administrationThematic analysisContent analysisNursing researchHealth informaticsGrey literatureMedicineHealth careSystematic reviewNursingMedical educationMEDLINEPublic healthQualitative researchPsychologyFamily medicineSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an urgent need to understand the determinants (i.e., barriers and facilitators) of de-implementation. The purpose of this study was to develop a comprehensive list of determinants of the de-implementation of low-value care from the published literature and to compare this list to determinants identified by a group of stakeholders with lived experience with de-implementation. METHODS: This was a two-phase multi-method study. First, a systematic review examined published barriers and facilitators to de-implementation. Articles were identified through searches within electronic databases, reference lists and the grey literature. Citations were screened independently and in duplicate and included if they were: 1) written in English; and 2) described a barrier or facilitator to de-implementation of any clinical practice in adults (age ≥ 18 years). 'Raw text' determinants cited within included articles were extracted and synthesized into a list of representative determinants using conventional content analysis. Second, semi-structured interviews were conducted with decision-makers (unit managers and medical directors) and healthcare professionals working in adult critical care medicine to explore the overlap between the determinants found in the systematic review to those experienced in critical care medicine. Thematic content analysis was used to identify key themes emerging from the interviews. RESULTS: In the systematic review, reviewers included 172 articles from 35,368 unique citations. From 437 raw text barriers and 280 raw text facilitators, content analysis produced 29 distinct barriers and 24 distinct facilitators to de-implementation. Distinct barriers commonly cited within raw text included 'lack of credible evidence to support de-implementation' (n = 90, 21%), 'entrenched norms and clinicians' resistance to change (n = 43, 21%), and 'patient demands and preferences' (n = 28, 6%). Distinct facilitators commonly cited within raw text included 'stakeholder collaboration and communication' (n = 43, 15%), and 'availability of credible evidence' (n = 33, 12%). From stakeholder interviews, 23 of 29 distinct barriers and 20 of 24 distinct facilitators from the systematic review were cited as key themes relevant to de-implementation in critical care. CONCLUSIONS: The availability and quality of evidence that identifies a clinical practice as low-value, as well as healthcare professional willingness to change, and stakeholder collaboration are common and important determinants of de-implementation and may serve as targets for future de-implementation initiatives. TRIAL REGISTRATION: The systematic review was registered in PROSPERO CRD42016050234 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,827
Tête enseignante GPT0,756
Écart entre enseignants0,072 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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