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Enregistrement W4410790698 · doi:10.1016/j.cjcpc.2025.05.003

Developing a Knowledge Translation Intervention to Improve the Detection and Management of Pediatric Dyslipidemias in British Columbia

2025· article· en· W4410790698 sur OpenAlexafffundabout
Venessa Thorsen, Stephanie Glegg, Kevin C. Harris

Notice bibliographique

RevueCJC Pediatric and Congenital Heart Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British ColumbiaMichael Smith Health Research BCBC Children's Hospital
Mots-clésIntervention (counseling)Knowledge translationMedicineComputer scienceKnowledge managementNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Familial hypercholesterolemia (FH) is a common, underdiagnosed genetic condition associated with premature cardiovascular disease. Despite the availability of Canadian Cardiovascular Society (CCS)/Canadian Pediatric Cardiology Association (CPCA) guidelines, awareness and uptake among primary care providers remain limited. We developed and evaluated a continuing medical education (CME) course to improve adherence to pediatric dyslipidemia guidelines across British Columbia. Methods: We conducted a quasiexperimental pre-/post-knowledge translation study. The CME course was delivered in-person at BC Children's Hospital and remotely to urban and rural family physicians and pediatricians. Pre-course and 1-month post-course surveys assessed self-reported confidence and adherence to CCS/CPCA recommendations. Results: < 0.001). Screening based on risk factors increased significantly: at-risk race and ethnicity (+41%), cardiometabolic conditions (+51%), early-onset high cholesterol (+46%), family history of diabetes (+26%), and premature cardiovascular events in first-degree relatives (+57%). Adherence to diagnostic recommendations improved, including dietary and exercise counseling (+31%), dietician referral (+29%), family history assessment (+46%), and lipid specialist referral (+36%). Treatment adherence also increased: cascade screening (+14%), statin initiation (+23%), dietician referral (+24%), and lipid specialist referral (+36%). Most participants (93%) agreed or strongly agreed that they acquired new knowledge and found the CME to be the most effective format for guideline dissemination. Conclusions: The CME course effectively promoted CCS/CPCA guideline uptake and improved self-reported clinical practices. Expanding delivery to include trainees, nurses, and pharmacists may enhance impact and reach.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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