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Enregistrement W4312208367 · doi:10.1016/j.jclinepi.2022.12.007

Decision criteria for selecting essential medicines and their connection to guidelines: an interpretive descriptive qualitative interview study

2022· article· en· W4312208367 sur OpenAlexaff
Thomas Piggott, Lorenzo Moja, Elie A. Akl, John N. Lavis, Graham Cooke, Tamara Kredo, Hans V. Hogerzeil, Benedikt Huttner, Pablo Alonso‐Coello, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNIHR Imperial Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchWorld Health Organization
Mots-clésGuidelineThematic analysisEssential medicinesDescriptive statisticsMedicineQualitative researchKnowledge managementMedical educationComputer scienceNursingPublic healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: The World Health Organization Model List of Essential Medicines has led to at least 137 national lists. Essential medicines should be grounded in evidence-based guideline recommendations and explicit decision criteria. Essential medicines should be available, accessible, affordable, and the supporting evidence should be accompanied by a rating of the certainty one can place in it. Our objectives were to identify criteria and considerations that should be addressed in moving from a guideline recommendation regarding a medicine to the decision of whether to add, maintain, or remove a medicine from an essential medicines list. We also seek to explore opportunities to improve organizational processes to support evidence-based health decision-making more broadly. METHODS: We conducted a qualitative study with semistructured interviews of key informant stakeholders in the development and use of guidelines and essential medicine lists (EMLs). We used an interpretive descriptive analysis approach and thematic analysis of interview transcripts in NVIVO v12. RESULTS: We interviewed 16 key informants working at national and global levels across all WHO regions. We identified five themes: three descriptive/explanatory themes 1) EMLs and guidelines, the same, but different; 2) EMLs can drive price reductions and improve affordability and access; 3) Time lag and disconnect between guidelines and EMLs; and two prescriptive themes 4) An "evidence pipeline" could improve coordination between guidelines and EMLs; 5) Facilitating the link between the WHO Model List of Essential Medicines (WHO EML) and national EMLs could increase alignment. CONCLUSION: We found significant overlap and opportunities for alignment between guideline and essential medicine decision processes. This finding presents opportunities for guideline and EML developers to enhance strategies for collaboration. Future research should assess and evaluate these strategies in practice to support the shared goal of guidelines and EMLs: improvements in health.

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)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,573
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,573
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,775
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,067 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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