MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2943841078 · doi:10.1177/1367493519844101

Lessons for the future: Reflections on a review of child death overview panels through a local lens in the United Kingdom

2019· review· en· W2943841078 sur OpenAlexaff
Caroline Sanders, Debra J. Fisher, Sarah Neill, Margaret Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafeguardingPublic relationsAgency (philosophy)MedicinePolitical scienceNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Child death overview panels (CDOPs) were set up in the United Kingdom following the confidential enquiry into maternal and child health. Their scope is to identify learning points and modifiable factors that focus on improving services and prevent further deaths. In the light of UK national review and subsequent legislative changes to local safeguarding arrangements, we wanted to share the lessons learnt from our local network study during this time of transition. At times of system change, organizational memory can be eroded, which results in lost opportunities to further strengthen multi-agency working in practice. Overall, our local study highlighted key learning points which could be of use in emergent safeguarding partnerships. Professionals need to continue to actively pursue and create opportunities to collect and collate comprehensive data and promote collaborative multi-agency arrangements. Panels need to be responsive to all partners involved in the safeguarding process, which includes parents. A level of reciprocity needs to be nurtured for safeguarding panel members and acute care providers to work in ways which promote learning, consider emotional support systems and explore ways to define and mobilize knowledge that can inform the safeguarding process and prevent future avoidable child deaths.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Child Health CareMême sujetGrief, Bereavement, and Mental HealthTravaux en français237 207