The Guideline Language and Format Instrument (GLAFI): development process and international needs assessment survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Successful guideline implementation depends both on factors extrinsic to guidelines and their intrinsic features. In the Guideline Implementability for Decision Excellence Model (GUIDE-M), "communicating" content (language and format) is one of three core determinants of intrinsic implementability, but is seldom addressed. Our aims were to develop a tool that could be used by guideline developers to optimize language and format during development; identify gaps in this type of guidance in existing resources; and evaluate the perceived need for and usefulness of such a tool among guideline developers. METHODS: Our mixed-methods design consisted of (1) content development (selection and organization of evidence-based constructs from the GUIDE-M into a prototype Guideline Language and Format Instrument (GLAFI), followed by face validation with guideline developers); (2) document analysis (duplicate) of seven existing guideline tools to measure coverage of GLAFI items and identify new items; and (3) an international survey of guideline developers (corresponding authors of recent Canadian Medical Association or Guidelines International Network database guidelines) to measure perceived importance of language and format, quality of existing resources, and usefulness of a language and format tool. RESULTS: GLAFI items were organized into 4 language and 4 format subdomains. In face validation with guideline developers (17 clinicians, 1 methodologist), all agreed that the tool would improve guideline implementability and 93% indicated a desire for regular use. In the existing guideline tool document analysis, only 14/44 (31.8%) GLAFI items were operationalized in at least one tool. We received survey responses from 148/674 (22.0%) contacted guideline authors representing 45 organizations (9 countries). Language was rated as "extremely important" or "important" in determining uptake by 94% of respondents, and format by 84%. Correspondingly, 72% and 70% indicated that their organization would likely use such a tool. CONCLUSIONS: Optimal language and format are fundamental to guideline implementability but often overlooked. The GLAFI tool operationalizes evidence-based constructs, most of which are absent in existing guideline tools. Guideline developers perceive these concepts to be important and express a willingness to use such a tool. The GLAFI should be further tested and refined with guideline developers and its impact on end-users measured.
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 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 | 0,055 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».