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Enregistrement W4286715816 · doi:10.1186/s13012-022-01223-6

Trends in guideline implementation: an updated scoping review

2022· article· en· W4286715816 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsychological interventionMedicineGuidelineMEDLINEHealth informaticsScopusHealth services researchSystematic reviewImplementation researchHealth administrationHealth careKnowledge translationFamily medicineNursingPublic healthKnowledge managementPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Guidelines aim to support evidence-informed practice but are inconsistently used without implementation strategies. Our prior scoping review revealed that guideline implementation interventions were not selected and tailored based on processes known to enhance guideline uptake and impact. The purpose of this study was to update the prior scoping review. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, AMED, CINAHL, Scopus, and the Cochrane Database of Systematic Reviews for studies published from 2014 to January 2021 that evaluated guideline implementation interventions. We screened studies in triplicate and extracted data in duplicate. We reported study and intervention characteristics and studies that achieved impact with summary statistics. RESULTS: We included 118 studies that implemented guidelines on 16 clinical topics. With regard to implementation planning, 21% of studies referred to theories or frameworks, 50% pre-identified implementation barriers, and 36% engaged stakeholders in selecting or tailoring interventions. Studies that employed frameworks (n=25) most often used the theoretical domains framework (28%) or social cognitive theory (28%). Those that pre-identified barriers (n=59) most often consulted literature (60%). Those that engaged stakeholders (n=42) most often consulted healthcare professionals (79%). Common interventions included educating professionals about guidelines (44%) and information systems/technology (41%). Most studies employed multi-faceted interventions (75%). A total of 97 (82%) studies achieved impact (improvements in one or more reported outcomes) including 10 (40% of 25) studies that employed frameworks, 28 (47.45% of 59) studies that pre-identified barriers, 22 (52.38% of 42) studies that engaged stakeholders, and 21 (70% of 30) studies that employed single interventions. CONCLUSIONS: Compared to our prior review, this review found that more studies used processes to select and tailor interventions, and a wider array of types of interventions across the Mazza taxonomy. Given that most studies achieved impact, this might reinforce the need for implementation planning. However, even studies that did not plan implementation achieved impact. Similarly, even single interventions achieved impact. Thus, a future systematic review based on this data is warranted to establish if the use of frameworks, barrier identification, stakeholder engagement, and multi-faceted interventions are associated with impact. TRIAL REGISTRATION: The protocol was registered with Open Science Framework ( https://osf.io/4nxpr ) and published in JBI Evidence Synthesis.

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.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,000

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 Opus0,762
Tête enseignante GPT0,793
Écart entre enseignants0,031 · 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