Determinants of complexity in clinical practice guidelines: a Delphi study including perspectives from guideline developers and implementers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The Medical Research Council proposed a framework to develop and implement complex interventions in practice. How to adopt these interventions is described in recommendations of evidence-based clinical practice guidelines. Many factors may influence the complexity of a guideline. The aim of this paper is to describe the determinants of complexity in the development and implementation of an evidence-based clinical practice guideline.A working group with 16 participants was established, consisting of a debate team and a Delphi panel. The debate team discussed online to define the key elements of the MRC's definition of a complex intervention to see whether these elements are applicable to guidelines. These elements were presented to the Delphi panel to assess their relevance.After the first round, consensus was reached on eight elements, with the inter-rater reliability varying from 0.83 to 1.00. After the second Delphi round, consensus was reached on two more elements. The consensus stated that these ten elements all define an aspect of the complexity in guidelines. There was no agreement regarding the exclusion of a specific element.Developers and end-users consider that the complexity of a guideline and its implementation is affected when the number of components, settings, targeted behaviors, and stakeholders increase; when a gap exists between the guideline and the reality of clinical practice; or when differences in education are evident between end-users. Moreover, the level of collaboration required of the different end-users, the scope of change, the level of evidence in the guideline, and the workload for end-users also determine complexity. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A333.
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».