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Record W7038508771

Implementación de las recomendaciones de las guías de práctica clínica sobre lesiones cutáneas relacionadas con la dependencia: una revisión sistemática de revisiones

2019· dissertation· es· W7038508771 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRUC (Universidade Da Coruña) · 2019
Typedissertation
Languagees
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicStochastic processes and financial applications
Canadian institutionsnot available
FundersMedical Research CouncilAgency for Healthcare Research and QualityNational Health and Medical Research CouncilNational Institute for Health and Care Excellence
KeywordsContext (archaeology)Extant taxonClinical PracticeSubject (documents)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

[Resumen] INTRODUCCIÓN: La transferencia del conocimiento basado en la evidencia a la práctica clínica para mejorar los cuidados de salud, es considerado un proceso básico y sistemático conocido como “implementación de las evidencias”. Las Guías de Práctica Clínica (GPC), son un modelo de documentos que incluyen estrategias de implementación para la traslación de las recomendaciones a los cuidados. Sin embargo, el identificar y disponer de las mejores recomendaciones no conlleva automáticamente su adherencia y aplicación clínica; por ello es necesario identificar que estrategias de implementación se están llevando a cabo para su estudio, en nuestro caso, por su importancia para el sistema sanitario, planteamos conocer aquellas estrategias sobre lesiones cutáneas relacionadas con la dependencia. OBJETIVO: Identificar las estrategias de implementación descrita por las GPC sobre lesiones cutáneas relacionadas con la dependencia. METODOLOGÍA: Se realizó una revisión sistemática de revisiones. Se consultaron (enero 2013-octubre 2018), las bases de datos: PubMed, Scopus y CINAHL, mediante descriptores y términos libres, sin límite de idioma. Además, se realizaron búsquedas en diferentes páginas web de centros elaboradores y bases específicas de GPC. Se seleccionaron aquellas que superaron la lectura crítica del instrumento AGREE GRS (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation-Global Rating Scale). Se evaluó la implementabilidad y se identificaron las estrategias de implementación. RESULTADOS: Se recuperaron 112 referencias siendo finalmente incluidas 9 GPC relacionadas con el tema de estudio. Ninguna GPC era española, 3 eran estadounidenses, 2 mexicanas, 1 japonesa, 1 canadiense, 1 inglesa y 1 formada por un consorcio de diferentes países y regiones (americano-europea-pan pacífico). La calidad y nivel de implementabilidad fue heterogénea (puntuación entre 4 y 7, según AGREE GRS). Se recopilaron en su mayoría (>80%) estrategias de implementación encaminadas a la diseminación y divulgación activa y pasiva, así como vincular acciones normativas con estándares de calidad y con auditorías clínicas. Hubo 4 GPC que incluían, en un manual complementario, un proceso de implementación planificado de forma innovadora. También hubo 2 GPC que no incluían explícitamente estrategias, aunque incorporaban elementos facilitadores para su implementación (diagramas, algoritmos, recordatorios…). CONCLUSIONES: Esta revisión ofrece una síntesis de diferentes estrategias y procesos de implementación que hacen referencia al modo de trasladar las recomendaciones de evidencia a los cuidados de pacientes en situación de dependencia que padecen, o están en riesgo de sufrir, lesiones cutáneas. Se observó que las estrategias de implementación presentaban variabilidad entre las GPC en lo referente a la diseminación y difusión activa y pasiva, no siendo acciones suficientes para crear cambios duraderos en los profesionales. Pero también encontramos un modelo de procesos de implementación innovador, el descrito por la Registered Nurses’ Association of Ontario (RNAO) que puede ser un referente en nuestro país y que deberíamos investigar y potenciar.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.743
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.272
Teacher spread0.251 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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