Development and implementation of the Ontario Stroke System: the use of evidence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Ontario Stroke System was developed to enhance the quality and continuity of stroke care provided across the care continuum. RESEARCH OBJECTIVE: To identify the role evidence played in the development and implementation of the Ontario Stroke System. METHODS: This study employed a qualitative case study design. In-depth interviews were conducted with six members of the Ontario Stroke System provincial steering committee. Nine focus groups were conducted with: Regional Program Managers, Regional Education Coordinators, and seven acute care teams. To supplement these findings interviews were conducted with eight individuals knowledgeable about national and international models of integrated service delivery. RESULTS: Our analyses identified six themes. The first four themes highlight the use of evidence to support the process of system development and implementation including: 1) informing system development; 2) mobilizing governmental support; 3) getting the system up and running; and 4) integrating services across the continuum of care. The final two themes describe the foundation required to support this process: 1) human capacity and 2) mechanisms to share evidence. CONCLUSION: This study provides guidance to support the development and implementation of evidence-based models of integrated service delivery.
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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 | 0,085 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».