The Healthcare and Technology Synergy (HATS) Model for Practice and Research
Notice bibliographique
Résumé
Background: Research models that include a focus on technologies or products are critical in today,s healthcare environment. The Healthcare and Technology Synergy (HATS) model represents a synergy between three major variables, patient, product and practice, with each one affecting and being affected by the other. These variables exist within a total healthcare environment and are applicable to research in the professions of allied health, medicine and nursing. Problem: To understand and review the use of the Healthcare and Technology Synergy (HATS) model in research and practice. Approach: Models that include products can aid in evidence-based research that is translatable to patient care, patient outcomes and cost effectiveness. Outcome: In the past 5 years, five countries (Australia, Canada, China, Ireland, United States) showed interest in the model, with 143 total views of the seminal article, and 5 research studies from medicine and nursing have used the HATS model. Conclusion: Patient, product, and practice are of paramount importance in many areas of research such as bloodstream infections, urinary infections, ventilator assisted pneumonia, safety, and patient and product outcomes. Using the HATS model can strengthen research outcomes, aid in the prioritization of research agendas, establish evidencebased practice guidelines, and help in evaluating patient care outcomes.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».