Developing a rapid evidence response to<scp>COVID</scp>‐19: The collaborative approach of Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 Evidence Support Team (CEST) was a provincial initiative that combined the support of policymakers, researchers, and clinical practitioners to initiate a new learning health cycle (LHS) in response to the pandemic. The primary aim of CEST was to produce and sustain the best available COVID-19 evidence to facilitate decision-making in Saskatchewan, Canada. To achieve this objective, four provincial organizations partnered to establish a single, data-driven system. Methods: The CEST partnership was driven by COVID-19 questions from Emergency Operational Committee (EOC) of the Saskatchewan Health Authority. CEST included three processes: (a) clarifying the nature and priority of COVID-19 policy and clinical questions; (b) providing Rapid Reviews (RRR) and Evidence Search Reports (ESR); and (c) seeking the requestors' evaluation of the product. A web-based repository, including a dashboard and database, was designed to house ESRs and RRRs and offered a common platform for clinicians, academics, leaders, and policymakers to find COVID-19 evidence. Results: In CEST's first year, 114 clinical and policy questions have been posed resulting in 135 ESRs and 108 RRRs. While most questions (41.3%) originated with the EOC, several other teams were assembled to address a myriad of questions related to areas such as long-term care, public health and prevention, infectious diseases, personal protective equipment, vulnerable populations, and Indigenous health. Initial challenges were mobilization of diverse partners and teams, remote work, lack of public access, and quality of emerging COVID-19 literature. Current challenges indicate the need for institutional commitment for CEST sustainability. Despite these challenges, the CEST provided the Saskatchewan LHS with a template for successful collaboration. Conclusions: The urgency of COVID-19 pandemic and the implementation of the CEST served to catalyze collaboration between different levels of a Saskatchewan LHS.
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 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 | 0,228 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,024 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».