Improving outcomes for ill and injured children in emergency departments: protocol for a program in pediatric emergency medicine and knowledge translation science
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-quarter of all Canadian children will seek emergency care in any given year, with the two most common medical problems affecting children in the emergency department (ED) being acute respiratory illness and injury. Treatment for some medical conditions in the ED remains controversial due to a lack of strong supporting evidence. The purpose of this paper is to describe a multi-centre team grant in pediatric emergency medicine (PEM) that has been recently funded by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR). This program of research integrates clinical research (in the areas of acute respiratory illness and injury) and knowledge translation (KT). This initiative includes seven distinct projects that address the objective to generate new evidence for clinical care and KT in the pediatric ED. Five of the seven research projects in this team grant make significant contributions to knowledge development in KT science, and these contributions are the focus of this paper. The research designs employed in this program include: cross-sectional surveys, randomized controlled trials (RCTs), quasi-experimental designs with interrupted time-series analysis and staggered implementation strategies, and qualitative designs. This team grant provides unique opportunities for making important KT methodological developments, with a particular focus on developing a better theoretical understanding of the causal mechanisms and effect modifiers of different KT interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».