Learning health systems using data to drive healthcare improvement and impact: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The transition to electronic health records offers the potential for big data to drive the next frontier in healthcare improvement. Yet there are multiple barriers to harnessing the power of data. The Learning Health System (LHS) has emerged as a model to overcome these barriers, yet there remains limited evidence of impact on delivery or outcomes of healthcare. OBJECTIVE: To gather evidence on the effects of LHS data hubs or aligned models that use data to deliver healthcare improvement and impact. Any reported impact on the process, delivery or outcomes of healthcare was captured. METHODS: Systematic review from CINAHL, EMBASE, MEDLINE, Medline in-process and Web of Science PubMed databases, using learning health system, data hub, data-driven, ehealth, informatics, collaborations, partnerships, and translation terms. English-language, peer-reviewed literature published between January 2014 and Sept 2019 was captured, supplemented by a grey literature search. Eligibility criteria included studies of LHS data hubs that reported research translation leading to health impact. RESULTS: Overall, 1076 titles were identified, with 43 eligible studies, across 23 LHS environments. Most LHS environments were in the United States (n = 18) with others in Canada, UK, Sweden and Australia/NZ. Five (21.7%) produced medium-high level of evidence, which were peer-reviewed publications. CONCLUSIONS: LHS environments are producing impact across multiple continents and settings.
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.
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 | 0,080 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle