The perceptions and experience of developing patient (version of) guidelines: a descriptive qualitative study with Chinese guideline developers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand developers' perception of patient (versions of) guidelines (PVGs), and identify challenges during the PVG development, with the aim to inform methodological guidance for future PVG development. METHODS: We used a descriptive qualitative design. Semi-structured interviews were conducted virtually from December 2021 to April 2022, with a purposive sampling of 12 PVG developers from nine teams in China. Conventional and directed content analysis was used for data analysis. RESULTS: The interviews identified PVG developers' understanding of PVGs, their current practice experience, and the challenges of developing PVGs. Participants believed PVGs were a type of health education material for patients; therefore, it should be based on patient needs and be understandable and accessible. Participants suggested that PVGs could be translated/adapted from one or several clinical practice guidelines (CPG), or developed de novo (i.e., the creation of an entirely new PVG with its own set of research questions that are independent of existing CPGs). Participants perceived those existing methodological guidelines for PVG development might not provide clear instructions for PVGs developed from multiple CPGs and from de novo development. Challenges to PVG development include (1) a lack of standardized and native guidance on developing PVGs; (2) a lack of standardized guidance on patient engagement; (3) other challenges: no publicly known and trusted platform that could disseminate PVGs; concerns about the conflicting interests with health professionals. CONCLUSIONS AND PRACTICE IMPLICATIONS: Our study suggests clarifying the concept of PVG is the primary task to develop PVGs and carry out related research. There is a need to make PVG developers realize the roles of PVGs, especially in helping decision-making, to maximize the effect of PVG. It is necessary to develop native consensus-based guidance considering developers' perspectives regarding PVGs.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».