Primary Care Severe Asthma Registry and Education Project (PCSAR-EDU): Phase 1 – an e-Delphi for registry definitions and indices of clinician behaviour
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although most asthma is mild to moderate, severe asthma accounts for disproportionate personal and societal costs. Poor co-ordination of care between primary care and specialist settings is recognised as a barrier to achieving optimal outcomes. The Primary Care Severe Asthma Registry and Education (PCSAR-EDU) project aims to address these gaps through the interdisciplinary development and evaluation of both a 'real-world' severe asthma registry and an educational programme for primary care providers. This manuscript describes phase 1 of PCSAR-EDU which involves establishing interdisciplinary consensus on criteria for the: (1) definition of severe asthma; (2) generation of a severe asthma registry and (3) definition of an electronic-medical record data-based Clinician Behaviour Index (CBI). METHODS AND ANALYSIS: In phase 1, a modified e-Delphi activity will be conducted. Delphi panellists (n≥13) will be invited to complete a 30 min online survey on three separate occasions (i.e., three separate e-Delphi 'rounds') over a 3-month period. Expert opinion will be collected via an open-ended survey ('Open' round 1) and 5-point Likert scale and ranking surveys ('Closed' round 2 and 3). A fourth and final Delphi round will occur via synchronous meeting, whereby panellists approve a finalised ideal 'core criteria list', CBI and corresponding item weighting. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been obtained for the activities involved in phase 1 from the University of Toronto's Human Research Ethics Programme (approval number 39695). Future ethics approvals will depend on information gathered in the proceeding phase; thus, ethical approval for phase 2 and 3 of this study will be sought sequentially. Findings will be disseminated through conference presentations, peer-reviewed publications and knowledge translation tools.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».