063PS Challenges and Opportunities in Low-Resource Settings: Guideline Development, Adaptation, Implementation and Performance Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Background Health care and health policy organisations seeking to improve medical care in low-resource settings with significant numbers of uninsured, medically underserved and/or low-income populations face significant challenges in developing, adapting, implementing and monitoring improvement with clinical practice guidelines. Objectives/Goals To provide opportunities for panel members and conference participants to exchange experiences, challenges, lessons learned, and opportunities for collaboration related to guideline development, adaptation, implementation and performance measurement in low-resource settings. Target Group, Suggested Audience Those involved in guideline development, adaptation, implementation and/or performance measurement activities, especially in medically underserved, low-income and low-resource settings. Description of Session and Speaker Topics The session will include brief speaker presentations, followed by interactive, facilitated discussion between panellists and audience members. Dr. Beena will discuss development of guideline-based quality standards to decrease maternal mortality in rural settings in Kerala, India; Dr. Opiyo will discuss guideline adaptation and implementation efforts in Nairobi to improve child and newborn health; Dr. Lang will discuss the G-I-N Emergency Care Community’s efforts to support collaboration across the field of international emergency care, including adaptation of sepsis guidelines for global use in low-resource settings. Sue Huckson will moderate the discussion.
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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 | 0,115 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».