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Enregistrement W2253853381 · doi:10.2196/iproc.4695

Professional Virtual Communities for Health Care Implementers: Impact of Participation on Practice

2015· article· en· W2253853381 sur OpenAlexvenueno aff
Marie Connelly, Aaron Beals, Aaron VanDerlip, Koundinya Singaraju, Rebecca Weintraub

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Health careHealth professionalsNursingResource (disambiguation)Quality (philosophy)MedicineBusinessPublic relationsPolitical scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Since 2008, GHDonline.org has provided a platform of professional virtual communities (PVCs) for health care implementers around the world to connect and discuss delivery challenges. Initially focused on low-resource settings internationally, GHDonline received funding from the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) in 2013 to expand the platform and launch the US Communities Initiative (USCI), PVCs for US-based health care professionals working with underserved populations. Objective: Over the course of the three-year funding period, we established four PVCs focused on population health, quality and safety, costs of care, and delivery innovations. We aim to develop a greater understanding of the challenges facing US health care professionals while also facilitating the dissemination and translation of evidence-based resources and novel approaches to delivering care. We seek to understand the impact that participation in these PVCs has on the implementation and integration of best practices in care delivery around the country. Methods: Each PVC is supported by a team of expert moderators who guide and shape community goals, content, and programming. GHDonline works closely with these moderators to organize virtual Expert Panels (week-long, asynchronous online conferences), which facilitate the spread of evidence-based resources and, through dialogue with experts, educate members on strategies for adapting these tools for a range of delivery settings. Our impact evaluation includes three methods: analysis of site data, member surveys, and phone interviews. Site data shows the scope and engagement of readership in the PVCs. Surveys, fielded before and after each Expert Panel, assess members’ knowledge of and ability to implement relevant best practices. Individual interviews identify examples of PVC participation impacting practice, as well as opportunities to improve the PVCs themselves. Results: While evaluation efforts are ongoing, current survey data shows a majority of respondents, 91% (149/163), found information shared in Expert Panels relevant to the populations they serve. A strong majority, 73% (127/175), report an intention to make changes in their practice, and 47% (81/172) report implementing changes based on knowledge gained through PVC participation. We randomly selected 500 active members to participate in interviews and have completed 50 interviews to date. A significant majority of interviewees, 82% (41/50), recommended GHDonline to colleagues, and many, 60% (30/50), indicated they are making changes in their practice based on information gained through PVC participation. Conclusions: Recognizing the limitations of self-reported surveys and interview responses, and the preliminary nature of our current findings, we believe these results show strong potential for PVCs to facilitate dissemination and translation of evidence-based practices and improve care delivery in the US. Trial Registration: Not applicable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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