Effective web-based clinical practice guidelines resources: recommendations from a mixed methods usability study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice guidelines (CPG) are an important knowledge translation resource to help clinicians stay up to date about relevant clinical knowledge. Effective communication of guidelines, including format, facilitates its implementation. Despite the digitalization of healthcare, there is little literature to guide CPG website creation for effective dissemination and implementation. Our aim was to assess the effectiveness of the content and format of the Diabetes Canada CPG website, and use our results to inform recommendations for other CPG websites. METHODS: Fourteen clinicians (family physicians, nurses, pharmacists, and dieticians) in diabetes care across Canada participated in this mixed-methods study (questionnaires, usability testing and interviews). Participants "thought-aloud" while completing eight usability tasks on the CPG website. Outcomes included task success rate, completion time, click per tasks, resource used, paths, search attempts and success rate, and error types. Participants were then interviewed. RESULTS: The Diabetes Canada CPG website was found to be usable. Participants had a high task success rate of 79% for all tasks and used 144 (standard deviation (SD) = 152) seconds and 4.6 (SD = 3.9) clicks per task. Interactive tools were most frequently used compared to full guidelines and static tools. Misinterpretation accounted for 48% of usability errors. Participants overall found the website intuitive, with effective content and design elements. CONCLUSION: Different versions of CPG information (e.g. interactive tools, quick reference guide, static tools) can help answer clinical questions more quickly. Effective web design should be assessed during CPG website creation for effective guideline dissemination and implementation.
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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 | 0,338 | 0,394 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».