Hacking systemic lupus erythematosus (SLE): outcomes of the Waterlupus hackathon
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a growing literature demonstrating the benefits of engaging knowledge-users throughout the research process. We engaged a multi-stakeholder team to undertake a hackathon as part of an integrated knowledge translation (iKT) process to develop nonpharmacological interventions to enhance the economic lives of people with systemic lupus erythematosus (SLE). The aims of this research were to (1) increase understanding of the economic challenges of living with SLE through stakeholder engagement at a research hackathon; (2) investigate possible interventions to improve the economic lives of individuals affected by SLE in Canada; and (3) document the outcomes of the Waterlupus hackathon. METHODS: Waterlupus was held at the University of Waterloo in May 2019, attended by lupus advocacy organization representatives, researchers, physicians, individuals with lived experience and students. We conducted participant observation with participants' understanding and consent; notes from the hackathon were qualitatively analyzed to document hackathon outcomes. RESULTS: At the conclusion of the 28-hour hackathon event, five teams pitched nonpharmacological interventions to address the economic challenges of living with SLE. The winning team's pitch focussed on increasing accessibility of affordable sun-protective clothing. Other Waterlupus outcomes include increased awareness of SLE among participants, and professional and informal networking opportunities. CONCLUSION: This paper contributes to a limited literature on health hackathons. The successful outcomes of Waterlupus emphasize the value of hackathons as an iKT tool. Research about how knowledge-users perceive hackathons is an important next step.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».