Abstract W P276: Developing Excellence in Stroke Care Through Knowledge Building and Interprofessional Collaborative Processes
Notice bibliographique
Résumé
Background: As part of a system-wide collaborative change process, a comprehensive education needs assessment was conducted with 15 acute and rehabilitation stroke teams within the Toronto Stroke Networks (TSNs). Evidence-informed educational and knowledge translation (KT) approaches were planned to bridge identified gaps for successful implementation of stroke best practices and excellence in patient care. Purpose: The purpose of this collaborative KT process is to enable successful learning and sustained adoption of best practices for improved patient care. Methods: The Education and KT plan was launched in collaboration with local organization stroke champions to integrate feedback and stimulate engagement. Health care providers (HCPs) were oriented to the newly launched online platform, the TSNs Virtual Community of Practice (VCoP), for access to resources, ongoing knowledge exchange, and cross-system collaboration from both clinical and interprofessional perspectives. Co-creation of stroke core foundational posters facilitated team and individual competencies for select best practices and provided HCPs with an enhanced networking opportunity building virtual competence for online collaboration. Completed best practice posters and introduction of a small group learning guide and peer mentorship initiative will be launched to facilitate a team approach and enable practice change. A scheduled interprofessional event will reinforce online networking. Results: Formative evaluation of the online format has led to improved utility of the VCoP. Member checking with stroke champions has resulted in an adapted communication process with regular prompting to enable progress. Development of a strategic approach for increasing front line nurse participation was also highlighted. Further evaluation will be available at time of publishing. Conclusions: This innovative approach to enhance patient care has shown promise as an effective collaborative process. Iterative member checking with opportunity to adapt locally is key for successful system wide change.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».