Priority measures for implementation: an ESC pilot linking guidelines to practice
Notice bibliographique
Résumé
The European Society of Cardiology (ESC) guidelines are foundational for diagnosing, treating, and managing cardiovascular conditions, emphasizing efficacy through the Class of Recommendation (COR) and Level of Evidence (LOE) system. However, these guidelines do not systematically integrate considerations on economic feasibility and implementation complexity, crucial for decision-making in resource-limited settings. This paper reflects the work and discussion of the ESC Clinical Practice Guidelines Committee to address these gaps and proposes a novel framework that integrates two metrics: the number needed to treat (NNT) at 5 years as a measure of clinical effectiveness and a qualitative assessment of implementation complexity. A three-dimensional grid visualizes these metrics alongside disease prevalence, providing policymakers and healthcare resource planners with a structured tool for prioritizing interventions. The framework is intended as a tool to support the implementation of guideline-based recommendations in specific health system contexts. Using the 2021/23 ESC heart failure guidelines and the focused update as a case study, the pilot framework evaluates pharmacological and device-based therapies with COR I, LOE A, incorporating data from randomized trials underpinning the recommendations. Number needed to treat values are calculated for mortality and hospitalization endpoints, while implementation complexity is assessed through a Delphi process, considering factors such as cost, infrastructure, and patient access. This approach offers a standardized method to compare interventions and their feasibility, bridging to current ESC guidelines. It could be particularly relevant in resource-constrained and high-cost environments, supporting informed decision-making and equitable adoption of evidence-based therapies. While promising, the framework requires further validation, and complexity assessments must be tailored to local contexts. By integrating clinical impact, implementation complexity, and disease prevalence, this proposed framework aims to bridge the gap between the guidelines' focus on treatment efficacy and the practical need for prioritization in implementation and healthcare planning.
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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 | 0,126 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».