New horizons in clinical practice guidelines for use with older people
Notice bibliographique
Résumé
Globally, more people are living into advanced old age, with age-associated frailty, disability and multimorbidity. Achieving equity for all ages necessitates adapting healthcare systems. Clinical practice guidelines (CPGs) have an important place in adapting evidence-based medicine and clinical care to reflect these changing needs. CPGs can facilitate better and more systematic care for older people. But they can also present a challenge to patient-centred care and shared decision-making when clinical and/or socioeconomic heterogeneity or personal priorities are not reflected in recommendations or in their application. Indeed, evidence is often lacking to enable this variability to be reflected in guidance. Evidence is more likely to be lacking about some sections of the population. Many older adults are at the intersection of many factors associated with exclusion from traditional clinical evidence sources with higher incidence of multimorbidity and disability compounded by poorer healthcare access and ultimately worse outcomes. We describe these challenges and illustrate how they can adversely affect CPG scope, the evidence available and its summation, the content of CPG recommendations and their patient-centred implementation. In all of this, we take older adults as our focus, but much of what we say will be applicable to other marginalised groups. Then, using the established process of formulating a CPG as a framework, we consider how these challenges can be mitigated, with particular attention to applicability and implementation. We consider why CPG recommendations on the same clinical areas may be inconsistent and describe approaches to ensuring that CPGs remain up to date.
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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 | 0,064 | 0,336 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,039 |
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 ».