Using Evidence To Inform Practice and Policy To Enhance the Quality of Care for Persons with Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
In today's economic climate, there is a need to demonstrate a return on investment for healthcare spending and for clinical practice and policy to be informed by evidence. Navigating this process is difficult for decision-makers, clinicians, and researchers alike. This article will describe how a knowledge translation framework and an evidence-based policy-making process were integrated to clarify the problem, frame options, and plan implementation, to impact clinical practice and policy in the area of traumatic spinal cord injury (tSCI). The Access to Care and Timing (ACT) project is focused on optimizing the access and timing of specialized healthcare delivery for persons sustaining a tSCI in Canada. A simulation model was developed that uses current patient data to address complex problems faced by the healthcare system. At a workshop, participants stressed the importance of linking interventions to short- and long-term outcomes to drive change. Presently, there are no national, system level indicators to monitor performance after tSCI. Although the ideal system of care after tSCI is unknown, indicator collection will establish a baseline to measure improvement. The workshop participants prioritized two indicators important from the clinician and patient perspective-timely admission to rehabilitation and meaningful community participation. The ACT simulation model for tSCI care will be used to promote the uptake of identified indicators and provide a predictive link between interventions on potential outcomes. The standardized collection of outcome-oriented indicators will help to evaluate the access and timing of care and to define the ideal system of care after SCI.
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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 | 0,192 | 0,422 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,023 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».