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Enregistrement W4395069619 · doi:10.29375/01237047.4644

Experiencia en la generación de estrategias de monitorización y evaluación en la implantación de Guías de Práctica Clínica en España

2023· article· es· W4395069619 sur OpenAlexaboutno aff
Esther González‐María, Daniel Muñoz Jiménez, María Pilar Córcoles Jiménez, Laura Albornos-Muñóz, Ana Isabel Alcañiz-Mesas, Ismael Ortuño‐Soriano, E. Palacio, María Victoria Ruiz-García, Teresa Moreno‐Casbas

Notice bibliographique

RevueMedunab · 2023
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción. La monitorización de la utilización del conocimiento y la evaluación de resultados permiten conocer la aplicación de la evidencia, cambios en los conocimientos y actitudes, el impacto en resultados de salud y la integración y el mantenimiento de las prácticas adoptadas. Existen debilidades relacionadas con la falta de sistematización, limitaciones de los registros y calidad del proceso. El objetivo de este artículo es describir la experiencia en la generación de estrategias de monitorización y evaluación de resultados de implantación de Guías de Buenas Prácticas en España. División de temas tratados. En primer lugar, se revisan los procesos de medición de resultados en la implantación de Guías, en el marco del Programa Best Practice Spotlight Organizations®, cuya herramienta para liderar el cambio incluye la monitorización y evaluación como una de las seis fases del ciclo de acción. En segundo lugar, se analizan las estrategias de monitorización y evaluación propuestas en la literatura, destacando la Asociación Profesional de Enfermeras de Ontario. Finalmente, se analizan las estrategias de monitorización y evaluación generadas por dos instituciones españolas participantes en el programa, centradas en adecuación de registros, explotación y análisis de indicadores, desarrollo de herramientas, procedimientos de evaluación y mecanismos de difusión y retroalimentación. Conclusiones. La definición de estrategias de monitorización y evaluación planificada de forma temprana contribuye a la viabilidad de la evaluación de la implantación y su sostenibilidad. Es necesario adaptarlas al contexto, con estrategias transversales que alcancen a toda la institución, facilitadas por la institución.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,410 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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