Exploring diabetic foot screening programs with integrated consolidated framework for implementation: Rapid review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background Diabetic foot ulcers (DFU)s pose significant challenges for individuals with diabetes, leading to severe consequences, such as lower extremity amputations (LEA)s, reduced quality of life, and increased mortality. Disorganized diabetic foot care services contribute to health inequities worldwide, highlighting the need for structured preventive measures, which require an understanding of organizational and systemic components of the implementation of foot screening programs or initiatives, including equity factors. Thus, the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) is one of the most widely used frameworks for assessing these factors and contexts. This helps to reduce the risk of failure of implementation efforts in the real world and can help to support the scaling up of preventative measures. This review aims to analyze foot screening programs or initiatives for individuals at risk of DFUs and LEAs, define their key components and implementation determinants, identify barriers and facilitators, and describe effective implementation strategies in primary care with CFIR. Methods A rapid review will be conducted following the Canadian method by Dobbins (2017) and reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocol guidelines. The research question is defined using the PICO framework. A systematic search will be conducted in MEDLINE, CINAHL, and EMBASE. Primary studies in English or French, including both primary study designs and knowledge syntheses, will be screened according to the defined eligibility criteria via Covidence. Study quality will be appraised using the Mixed Methods Appraisal Tool and data will be synthesized guided by the CFIR. Data synthesis will focus on implementation determinants, including barriers, facilitators, and implementation strategies. Discussion Findings will inform policy, practice and decision making regarding the implementation of screening programs. This can promote the development of screening programs for diabetic foot complications across Canada or in other countries.
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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 | 0,091 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,014 |
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 ».