How do we leverage implementation science to support and accelerate uptake of clinical practice guidelines in transfusion medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Developing and disseminating clinical practice guidelines is a common strategy used to inform practice and address evidence-to-practice gaps that are prominent in transfusion medicine. Despite a highly systematic method for synthesizing evidence into guideline recommendations, comparatively little attention is paid to the real-world implementation of the recommendations in routine practice. A more scientific approach drawing on learnings from the field of implementation science is therefore warranted. STUDY DESIGN AND METHODS: In this article, we propose a methodological roadmap to embed implementation science principles, frameworks, and methods to facilitate the development and uptake of transfusion medicine guidelines. We draw upon research undertaken in partnership with the International Collaboration of Transfusion Medicine Guidelines (ICTMG) to illustrate the roadmap in action. RESULTS: The methodological roadmap constitutes five steps which have been matched to existing processes for developing and implementing clinical practice guidelines: (1) environmental scan; (2) detailing who needs to do what differently, per guideline recommendation; (3) barriers and enablers assessment; (4) tailoring implementation strategies to identified barriers and enablers; and (5) implementation and evaluation of implementation strategies. For each step, we define the key concepts and methods involved, and share examples from work done with ICTMG to support transfusion medicine guideline implementation. DISCUSSION: We intend this methodological roadmap for clinicians, researchers, and organizations involved in supporting clinical practice guideline use. Informed by principles, frameworks, and methods from implementation science, the roadmap can provide a more structured, transparent, and replicable approach to improve the implementation of guideline recommendations in transfusion medicine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,469 | 0,621 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,040 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».