The GIN-McMaster guideline tool extension for the integration of quality improvement and quality assurance in guidelines: a description of the methods for its development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Our objective was to develop an extension of the widely used GIN-McMaster Guideline Development Checklist and Tool for the integration of quality assurance and improvement (QAI) schemes with guideline development. METHODS: We used a mixed-methods approach incorporating evidence from a systematic review, an expert workshop and a survey of experts to iteratively create an extension of the checklist for QAI through three rounds of feedback. As a part of this process, we also refined criteria of a good guideline-based quality indicator. RESULTS: We developed a 40-item checklist extension addressing steps for the integration of QAI into guideline development across the existing 18 topics and created one new topic specific to QAI. The steps span from 'organization, budget, planning and training', to updating of QAI and guideline implementation. CONCLUSION: The tool supports integration of QAI schemes with guideline development initiatives and it will be used in the forthcoming integrated European Commission Initiative on Colorectal Cancer. Future work should evaluate this extension and QAI items requiring additional support for guideline developers and links to QAI schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,305 | 0,719 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».