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Enregistrement W3173297735 · doi:10.1002/lrh2.10280

Developing a rapid evidence response to<scp>COVID</scp>‐19: The collaborative approach of Saskatchewan, Canada

2021· article· en· W3173297735 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueLearning Health Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensGovernment of SaskatchewanSaskatchewan Health Quality CouncilSaskatchewan Ministry of AgricultureUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésGeneral partnershipPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceBusinessPublic healthHealth carePandemicProfiling (computer programming)MedicineNursingComputer scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,451
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,131 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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