The Pediatric Emergency Research Network (<scp>PERN</scp>): A decade of global research cooperation in paediatric emergency care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Pediatric Emergency Research Network (PERN) was launched in 2009 with the intent for existing national and regional research networks in paediatric emergency care to organise globally for the conduct of collaborative research across networks. METHODS: PERN has grown from five to eight member networks over the past decade. With an executive committee comprising representatives from all member networks, PERN plays a supportive and collaborative rather than governing role. The full impact of PERN's facilitation of international collaborative research, although somewhat difficult to quantify empirically, can be measured indirectly by the observed growth of the field, the nature of the increasingly challenging research questions now being addressed and the collective capacity to generate and implement new knowledge in treating acutely ill and injured children. RESULTS: Beginning as a pandemic response studying H1N1 influenza risk factors in children, PERN research has progressed to multiple observational studies and ongoing global randomised controlled trials (RCTs). As a recent example, PERN has developed sufficient network infrastructure to enable the rapid initiation of a prospective observational study in response to the current COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: Following its success with developing global research, the PERN goal now is to promote the implementation of scientific advances into everyday clinical practice by: (i) expanding the capacity for global RCTs; (ii) deepening the focus on implementation science; (iii) increasing attention to healthcare disparities; and (iv) expanding PERN's reach into resource-restricted regions. Through these actions, PERN aims to meet the needs of acutely ill and injured children throughout the world.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».