Experiencia en la generación de estrategias de monitorización y evaluación en la implantación de Guías de Práctica Clínica en España
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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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 | 0,041 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».