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Enregistrement W2589874118 · doi:10.1097/acm.0000000000001557

In Reply to Pippitt et al

2017· letter· en· W2589874118 sur OpenAlexaffabout
Sanjeev Sockalingam, Carrol Zhou, Allison Crawford

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMental Health Research CanadaUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcho (communications protocol)Mental healthPsychologyMedical educationHealth careFidelityMedicineComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Dr. Pippitt, Dr. Junkins, and Ms. Baggaley for their interest in our article on Project ECHO. We are pleased to see discussion being generated from this manuscript. The authors accurately note that our fidelity assessment was limited to quantitative metrics, which limits our ability to extrapolate the ECHO model to chronic disease conditions that do not have clear quantitative outcomes. However, we believe that an assessment of fidelity is important for analyzing the literature to date and to inform future research related to Project ECHO. In Ontario, we are currently using qualitative methodologies to further understand learning and evaluate outcomes for Project ECHO in symptom-based diseases, such as mental health and addictions. While we agree that further exploration of the effectiveness of “learning loops” is needed, we have found in our ECHO Ontario Mental Health program that ECHO is not only beneficial to primary care physicians (PCPs) but can also be beneficial to a broader interprofessional team. There have been previous published studies of ECHO models utilized by other health care professionals, such as pharmacists, social workers, and nurse practitioners, which can expand the learning loops and team engagement. We acknowledge the need for further research to identify attributes of primary care providers engaged in ECHO to inform primary care engagement strategies. We are currently investigating practice attributes of ECHO versus non-ECHO participants and are also using qualitative methodology to better understand the learning process and knowledge transfer mechanisms within an ECHO model focused on mental health. Furthermore, we agree that some ECHO primary care providers may not perceive a need to change practice patterns; however, it is purported that comanagement of cases and iterative reflection during ECHO sessions can be useful in highlighting opportunities for practice improvement. In Ontario, we have encountered similar challenges in the recruitment of PCPs, likely due to the reimbursement model challenges to account for PCP time. Despite these challenges, we have demonstrated high engagement and retention (93%) with other primary care providers, such as nurse practitioners in rural sites. Our review underscores the need for additional evaluation data, using both quantitative and qualitative methods, to determine ECHO’s efficacy and cost-effectiveness in additional symptom-based diseases, such as headache, chronic pain, and mental health. We hope that additional research on ECHO participation and learning will improve Project ECHO implementation efforts in a broad range of contexts and practice settings. Sanjeev Sockalingam, MD, MHPECo-chair, ECHO Ontario Mental Health, and associate professor, Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; [email protected] Carrol Zhou, MDPsychiatry resident, Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada. Allison Crawford, MD, MACo-chair, ECHO Ontario Mental Health, and assistant professor, Department of Psychiatry, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0380,062
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,012

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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