Best Practice Guideline Development Methods: An Integrated Approach Based on the Registered Nurses' Association of Ontario's Methods
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Since 1999, the Registered Nurses' Association of Ontario (RNAO) has developed best practice guidelines (BPG) to promote consistency and quality of evidence‐based care and improve patient, organization and health system outcomes. A distinguishing feature of RNAO's BPG development portfolio is its integration within RNAO's three‐pillar BPG programme. This programme supports health service and academic organizations, Best Practice Spotlight Organizations® (BPSO®), to systematically implement, monitor and evaluate BPGs. Through formal partnerships with these organizations, the BPSO network extends the reach of the BPG programme and provides RNAO with direct feedback from end users, strengthening the relevance of future guideline editions. This article describes RNAO's integrated BPG development methods, outlining how evidence‐based recommendations are made to support organizations implementing BPGs. Following extensive pre‐development work to shape the purpose and scope of each guideline, an interprofessional expert panel that includes people with lived experience is appointed. Using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation methods, the expert panel prioritizes research questions and systematic reviews are conducted to determine strong or conditional recommendations. Good practice statements are also included and resources to support guideline implementation and evaluation are formulated including fact sheets, RNAO Clinical Pathways™ and evaluation measures. Draft guidelines undergo external review to ensure relevance and usability. To best serve the needs of organizations implementing BPGs, ongoing efforts are being made to keep RNAO's methods up‐to‐date and incorporate evaluation data from implementing organizations into the guideline development process.
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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 | 0,083 | 0,308 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».