The Critical Care Research Network: a partnership in community‐based research and research transfer
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to present a short history of the Critical Care Research Network (CCR-Net), describe its approach to health services research and to summarize completed and current research projects. In doing this, we explored the question is this research network accomplishing its goals? We reviewed the medical literature to identify studies on similar types of Networks and also the evidence supporting the methodology used by CCR-Net to conduct research using MEDLINE, HEALTHSTAR, CINAHL and the keywords network and health care or healthcare, benchmarking and health care or healthcare, and research transfer or research utilization. We also reviewed the bibliographies of retrieved articles and our personal files. In addition, we summarized the results of studies conducted by CCR-Net and outlined those currently in progress. A review of the literature identified studies on two similar networks that appeared to be succeeding. In addition, the literature was also supportive of the general process used by CCR-Net, although the level of evidence varied. Finally, the studies conducted to date within CCR-Net follow the suggested methodology. At the time of this preliminary communication CCR-Net appears to have adopted a valid approach to health services research within the area of Critical Care Medicine. Further direct evidence is required and appropriate studies are planned.
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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 | 0,237 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».