Notice bibliographique
Résumé
This paper compares and contrasts child death review (CDR) structures and processes in six countries – Australia, New Zealand, the United States, Canada, England and Wales. It presents findings from a comparative study based on analysis of data from 18 case studies. Data were collected through a combination of documentary analysis, interviews and observations. The study found that CDR processes vary according to: where the function is located and whether review is undertaken at state, local or national level; whether review is rooted in legislation; the focus of review; whether dedicated funding is provided; whether families are involved in the process; and whether structures are supported by useful data systems. It was not possible to evaluate the effectiveness of different review systems but the findings suggest that structure makes little difference in terms of determining the extent to which CDR findings inform prevention effort and activity. While factors such as lack of funding, lack of national data, or lack of legislation may hinder the work of CDR teams, CDR findings have informed prevention initiatives despite such barriers. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. ‘It presents findings from a comparative study based on analysis of data from 18 case studies’ Key Practitioner Messages Standardisation and aggregation of data at national or state level are crucial for effective CDR. A model of individual review, cross‐case review and themed review can result in real learning and practice change. A public health model of CDR offers the most potential in terms of prevention. Families can contribute key information but participation must be managed sensitively and take account of cultural issues. ‘A model of individual review, cross‐case review and themed review can result in real learning and practice 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 | 0,052 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».