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Enregistrement W2274194457 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.awp358

Abstract WP358: The Toronto Stroke Networks Virtual Community of Practice: Collaborative Change Leadership to create enhanced purpose for best practice implementation

2013· article· en· W2274194457 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Linkewich, Joanne Fortin

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensOntario Stroke Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge translationBest practiceKnowledge sharingStakeholderCommunity of practiceFocus groupKnowledge managementMedicineStakeholder engagementMedical educationComputer sciencePublic relationsBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Issues Systems changes within the Toronto Stroke Networks (TSNs) prompted the development of a virtual community of practice to connect administrators, academics, and clinicians, enhance professional and organizational expertise, foster implementation of best practices, and improve patient outcomes in stroke care. Purpose To use a collaborative approach to develop and implement an innovative method of supporting knowledge translation of stroke best practices, the TSNs Virtual Community of Practice (TSNs VCoP). Methods Four 90 minute focus groups were held using an appreciative inquiry methodology to identify desired outcomes of the TSNs VCoP its features, structure, and components. An iterative process, using beta testers, generated stakeholder stories, and integrating the TSNs VCoP into systems change and knowledge translation initiatives were used to inform the ongoing development of the initiative to enhance utility and knowledge exchange. Results Focus Group Results Four desired outcomes for use of the TSNs VCoP: Better knowledge exchange via peer-to-peer support Improved dissemination and adoption of stroke best practices. More efficient ways to find relevant people or material resources Collaboration between stakeholders across the TSNs Three key features of the TSNs VCoP were identified to support these desired outcomes: A searchable membership directory A resource repository Discussion forums Generative Results A fourth key feature (4. Groups Section) was identified by beta testers and key stakeholders as a need to support additional program implementation. This was built into the site to allow for public, private, or hidden communications among groups of healthcare providers working with the same interests on a particular topic. Conclusions Using a generative and collaborative approach has enhanced the utility and integration of the TSNs VCoP as a knowledge exchange tool. It has ensured a responsive and adaptive approach that supports the changing needs of its stakeholders. The themes from the focus groups reinforce the identified need and benefits of the TSNs VCoP.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,004

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,383 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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