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Enregistrement W4213449295 · doi:10.2196/34907

The Science of Learning Health Systems: Scoping Review of Empirical Research

2022· article· en· W4213449295 sur OpenAlexvenueno aff
Louise A. Ellis, Mitchell Sarkies, Kate Churruca, Genevieve Dammery, Isabelle Meulenbroeks, Carolynn L. Smith, Chiara Pomare, Zeyad Mahmoud, Yvonne Zurynski, Jeffrey Braithwaite

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésEmpirical researchContext (archaeology)ScopusData scienceHealth informaticsHealth carePopulation healthComputer scienceMEDLINEManagement scienceMedicinePublic healthEngineeringPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The development and adoption of a learning health system (LHS) has been proposed as a means to address key challenges facing current and future health care systems. The first review of the LHS literature was conducted 5 years ago, identifying only a small number of published papers that had empirically examined the implementation or testing of an LHS. It is timely to look more closely at the published empirical research and to ask the question, Where are we now? 5 years on from that early LHS review. OBJECTIVE: This study performed a scoping review of empirical research within the LHS domain. Taking an "implementation science" lens, the review aims to map out the empirical research that has been conducted to date, identify limitations, and identify future directions for the field. METHODS: Two academic databases (PubMed and Scopus) were searched using the terms "learning health* system*" for papers published between January 1, 2016, to January 31, 2021, that had an explicit empirical focus on LHSs. Study information was extracted relevant to the review objective, including each study's publication details; primary concern or focus; context; design; data type; implementation framework, model, or theory used; and implementation determinants or outcomes examined. RESULTS: A total of 76 studies were included in this review. Over two-thirds of the studies were concerned with implementing a particular program, system, or platform (53/76, 69.7%) designed to contribute to achieving an LHS. Most of these studies focused on a particular clinical context or patient population (37/53, 69.8%), with far fewer studies focusing on whole hospital systems (4/53, 7.5%) or on other broad health care systems encompassing multiple facilities (12/53, 22.6%). Over two-thirds of the program-specific studies utilized quantitative methods (37/53, 69.8%), with a smaller number utilizing qualitative methods (10/53, 18.9%) or mixed-methods designs (6/53, 11.3%). The remaining 23 studies were classified into 1 of 3 key areas: ethics, policies, and governance (10/76, 13.2%); stakeholder perspectives of LHSs (5/76, 6.6%); or LHS-specific research strategies and tools (8/76, 10.5%). Overall, relatively few studies were identified that incorporated an implementation science framework. CONCLUSIONS: Although there has been considerable growth in empirical applications of LHSs within the past 5 years, paralleling the recent emergence of LHS-specific research strategies and tools, there are few high-quality studies. Comprehensive reporting of implementation and evaluation efforts is an important step to moving the LHS field forward. In particular, the routine use of implementation determinant and outcome frameworks will improve the assessment and reporting of barriers, enablers, and implementation outcomes in this field and will enable comparison and identification of trends across studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,246
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,246
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0380,043
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,746
Tête enseignante GPT0,771
Écart entre enseignants0,025 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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