Facilitators and Barriers to Successful Collaboration in Guideline Development: Experiential Insights of Collaborative Guideline Developers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective The current study aimed to elucidate themes that contributed to successful and unsuccessful collaborative guideline development between organisations. Study Design and Setting The reporting of qualitative methods was checked against the Consolidated criteria for reporting qualitative research (COREQ) checklist. A purposive sampling approach was used to recruit participants with experience or affiliations in collaborative guideline development. Participants completed a pre‐interview questionnaire and took part in semi‐structured interviews. Interview transcripts were coded using inductive thematic analysis methodology. Results The thematic analysis of guideline developer interviews ( n = 14) identified three interconnected theme sets and secondary sub‐themes. Misalignment of collaboration purpose and scope, misalignment of guideline development methodologies, and perception that such collaborations require more time and effort were identified as barriers. Technologies and templates that support collaborative work, initial scoping and planning among collaborators, organisational guideline topic prioritisation work, culture of collaboration, and recognising collaboration benefits were identified as facilitators. Cross‐cutting themes, which appeared to either enhance or hinder collaboration based on interviewee context, included past collaborative experiences, publication of completed work, and levels of knowledge and training among collaborators. Conclusion This analysis demonstrated facilitators and barriers to collaborative guideline development are interconnected. Future research into collaborative guideline development should look towards validating these findings in a more geographically diverse sample and investigate the mechanisms through which barrier, facilitator and cross‐cutting themes contribute to guideline collaboration between organisations. Further understanding of factors that can impede or expedite successful collaboration provide opportunities to identify effective strategies for overcoming perceived barriers to collaboration. Findings from this study can be used to bolster collaborative efforts by encouraging alignment in processes, methodology, and expectations, as well as promoting collective knowledge and resource sharing between collaborators within different guideline development organisations.
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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 | 0,008 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».