A Mixed-Methods <i>Quick Strike</i> Research Protocol to Learn About Children With Complex Health Conditions and Their Families
Notice bibliographique
Résumé
Advances have been made to improve health care for children with complex health conditions (CCHCs); however, little is known of the needs of these children and their families in the Canadian context. In this article, we describe our Canadian Institutes of Health Research funded Quick Strike protocol, a mixed-methods multisite research project that explored CCHC and their families in two Canadian provinces. The aims were (a) to describe and define CCHC, (b) to understand the needs of CCHC and their families, (c) to identify gaps and barriers to services for this population, and (d) to adapt and test the application of a computerized algorithm to yield information on CCHC. The mixed-methods design was comprised of four components: three qualitative and one quantitative. We describe the components of this project and outline the methods and procedures of data collection and analysis for each component. One of the main sources of data was interviews from 121 stakeholders, which included CCHC and family members, as well as health, social, and education professionals. This Quick Strike project was designed to engage stakeholders and the public with integrated knowledge translation threaded as a core element throughout the research process. Multiple strategies were used to validate and disseminate early findings from the research. As we outline in this article, this research project provided the foundation for one innovative service model of care, NaviCare/SoinsNavi, and spawned a number of additional outcomes such as a secondary analysis of the data to describe interprofessional collaboration for CCHC.
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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 | 0,118 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,009 |
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 ».