Developing a new cross-disciplinary network to realise the potential of visualisation approaches to address healthcare associated infections
Notice bibliographique
Résumé
Issue: \nA central issue in infection prevention and control work is the invisibility under normal circumstances of pathogenic organisms. Associated lack of, or delayed, feedback to clinicians on the efficacy of their IPC practice compounds the challenge for education, practice development and quality improvement. Within this context the potential for more dynamic approaches to visualising pathogens, practice and place remains under-developed. This presentation outlines key aspects of the inception of a new international network to address this issue. \n \nProject: \nThe HAIVAIRN (Healthcare Associated Infection Visualisation and Ideation Research Network) project ( http://visionon.org ) aims to explore the question: how can we better address the problem of HAIs through visualisation-related ideation and applications? Its ambit ranges from visualisation of micro, unseen phenomena such as pathogens and the mind’s eye, to visualisation of macro phenomena relating to human interactions in particular healthcare environments e.g. from aspects of the imagination through to new, scientific information (e.g. microbiological data) and related professional behaviours. Enquiry is structured around a series of workshop events with interim activities. \n \nResults: \nThis UK based network has so far coalesced expertise from medical microbiology, psychology, social geography, literature, design, nursing, cleaning services, communication, social policy and health humanities. This includes inputs from Canada and Australia, and a first workshop meeting has taken place. This established insights into how different disciplines understand and use visualisation and associated ideas, and identified areas of perceived research need and opportunity such as: mapping pathogen movement; communicating risk in context; designing interventions to influence practice; and visualising healthcare staff experiences. A set of visual mappings is currently being created to highlight loci and foci for cross-disciplinary work and two further workshops are planned. \n \nLessons learned: \nThere is much enthusiasm for breaking down disciplinary barriers and the presentation aims to further this process to expand the network.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».