Disseminating Knowledge in Intestinal Failure: Initial Report of the Learn Intestinal Failure Tele‐ECHO (LIFT‐ECHO) Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intestinal failure (IF) is defined as an ultrarare disease, with an estimated prevalence of ∼25,000 cases in the US. There is a suspicion of disparities in outcomes in IF care, likely related to widespread lack of expertise. The Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) model originally described by Dr Sanjeev Arora has been used to disseminate knowledge and best practices in many chronic diseases to improve outcomes. We examined our initial experience with using the ECHO model to disseminate learning in IF. METHOD: This is a retrospective review of the launch, growth, and geographic reach of the Learn Intestinal Failure TeleECHO (LIFT-ECHO) program using prospectively collected data. RESULTS: The LIFT-ECHO program has achieved significant geographic reach and clinician engagement. The program has reached close to two-thirds of the states in the US and several countries outside. Clinician engagement in the learning program appears to be growing exponentially. CONCLUSION: It is feasible to use the ECHO model to disseminate knowledge in managing a rare disease like IF while maintaining fidelity to the proven model. Studies are underway to demonstrate direct benefit to patients.
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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 | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».