Experiencia en la generación de estrategias de monitorización y evaluación en la implantación de Guías de Práctica Clínica en España
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle