Employing learning health system principles to advance research on severe neonatal and paediatric illness in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
We have worked to develop a Clinical Information Network (CIN) in Kenya as an early form of learning health systems (LHS) focused on paediatric and neonatal care that now spans 22 hospitals. CIN's aim was to examine important outcomes of hospitalisation at scale, identify and ultimately solve practical problems of service delivery, drive improvements in quality and test interventions. By including multiple routine settings in research, we aimed to promote generalisability of findings and demonstrate potential efficiencies derived from LHS. We illustrate the nature and range of research CIN has supported over the past 7 years as a form of LHS. Clinically, this has largely focused on common, serious paediatric illnesses such as pneumonia, malaria and diarrhoea with dehydration with recent extensions to neonatal illnesses. CIN also enables examination of the quality of care, for example that provided to children with severe malnutrition and the challenges encountered in routine settings in adopting simple technologies (pulse oximetry) and more advanced diagnostics (eg, Xpert MTB/RIF). Although regular feedback to hospitals has been associated with some improvements in quality data continue to highlight system challenges that undermine provision of basic, quality care (eg, poor access to blood glucose testing and routine microbiology). These challenges include those associated with increased mortality risk (eg, delays in blood transfusion). Using the same data the CIN platform has enabled conduct of randomised trials and supports malaria vaccine and most recently COVID-19 surveillance. Employing LHS principles has meant engaging front-line workers, clinical managers and national stakeholders throughout. Our experience suggests LHS can be developed in low and middle-income countries that efficiently enable contextually appropriate research and contribute to strengthening of health services and research systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,027 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».