The drivers of evidence-based practice (EBP) at inception: Implications for low and medium-income countries (LMICS)
Notice bibliographique
Résumé
Low and medium-income countries (LMICS) desire the multiple benefits of EBP but have achieved minimal success so far. Moreso, frameworks for implementing EBP fail to acknowledge the external socio-political factors as core component of uptake and sustaining EBP in health care settings. Consequently, this paper will examine the influence of drivers of EBP and the implications for sustaining EBP diffusion into LMICS. Theoretically, EBP proposes that clinical treatment decisions be based on the most current verifiable evidence. Associated with improved quality of care, EBP is the universal standard of clinical interventions. Yet, since introducing EBP to LMICS, the integration process has been slow compared to the rapid development witnessed in the UK, US and Canada over the past 30 years. EBP proponents linked the resistance with institutional barriers in the LMICS. However, this paper argues that the external socio-political context is a proven barrier-breaking force but presently underestimated in LMICS. Central to this review, the socio-political dynamics in the UK, US and Canada were discussed to mirror the powerful influence that propelled EBP at its successful inception. The implication is that breaking the institutional barriers against sustainable EBP implementation in the LMICS requires synergy of influential forces outside the hospital settings. Unfortunately, most implementation studies from LMICS are limited to institutional barriers. Finally, hospital settings in LMICS face unique problems integrating EBP with daily care and to overcome the barriers, closer attention must be paid to the influence of the surrounding factors; political, technological, managerial and globalisation forces.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».