Public Health Considerations in Knowledge Translation in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Effective preventive and screening interventions have not been widely adopted in emergency departments (EDs). Barriers to knowledge translation of these initiatives include lack of knowledge of current evidence, perceived lack of efficacy, and resource availability. To address this challenge, the Academic Emergency Medicine 2007 Consensus Conference, "Knowledge Translation in Emergency Medicine: Establishing a Research Agenda and Guide Map for Evidence Uptake," convened a public health focus group. The question this group addressed was "What are the unique contextual elements that need to be addressed to bring proven preventive and other public health initiatives into the ED setting?" Public health experts communicated via the Internet beforehand and at a breakout session during the conference to reach consensus on this topic, using published evidence and expert opinion. Recommendations include 1) to integrate proven public health interventions into the emergency medicine core curriculum, 2) to configure clinical information systems to facilitate public health interventions, and 3) to use ancillary ED personnel to enhance delivery of public health interventions and to obtain successful funding for these initiatives. Because additional research in this area is needed, a research agenda for this important topic was also developed. The ED provides medical care to a unique population, many with increased needs for preventive care. Because these individuals may have limited access to screening and preventive interventions, wider adoption of these initiatives may improve the health of this vulnerable population.
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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 | 0,527 | 0,606 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,024 |
| Communication savante | 0,030 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».