Family Medicine–Specific Practice-Based Research Network Productivity and Clinical and Translational Sciences Award Program Affiliation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Practice-based research networks (PBRNs) are groups of practices that work together to conduct research. Little is known about the degree to which PBRNs may be achieving success. This is the first general survey of family medicine-based PBRN directors in the United States and Canada to examine research productivity outcomes of PBRNs and explore the association between Clinical and Translational Science Awards (CTSA) program affiliation and PBRN outcomes. METHODS: The Council of Academic Family Medicine Educational Research Alliance conducted the survey and e-mailed it to 102 PBRN directors from the Agency for Healthcare Research and Quality's registration. RESULTS: A total of 54 (56%) PBRN directors responded to the survey. PBRNs with an affiliation with a CTSA program were more likely to report completion of quality improvement research and participation in multiple PBRN collaboration research projects. PBRNs affiliated with CTSA programs were less likely to report maintaining funding as a significant barrier. CONCLUSIONS: CTSA involvement with PBRNs results in family physician scientists' completing research and disseminating this research through publication. Also, PBRNs with CTSA partnerships have more funding availability. PBRN partnership with a CTSA is beneficial in furthering research in family medicine.
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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 | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».