MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226217707 · doi:10.1139/facets-2021-0132

A Canadian model for providing high-quality, timely and relevant evidence to meet health system decision-maker needs: the SPOR Evidence Alliance

2022· article· en· W4226217707 sur OpenAlexafffundvenueabout
Wasifa Zarin, Carole Lunny, Sabrina Chaudhry, Sonia M. Thomas, Annie LeBlanc, Fiona Clement, Ahmed M Abou-Setta, Janet Curran, Brian Hutton, Iván D. Flórez, Linda Li, Stephen Bornstein, Clayon B. Hamilton, Pertice Moffitt, Christina Godfrey, Louise Zitzelsberger, Leanne Gardiner, Christine Fahim, Sharon E. Straus, Andrea C. Tricco

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of TorontoGovernment of Northwest TerritoriesQueen's UniversityAurora CollegeSimon Fraser UniversityFraser HealthMemorial University of NewfoundlandHealth CanadaResearch CanadaMcMaster UniversityOttawa HospitalUniversity of ManitobaDalhousie UniversityCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationUniversité LavalUniversity of CalgaryCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversity of British ColumbiaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAllianceContext (archaeology)Quality (philosophy)BusinessDisseminationPublic relationsKnowledge managementHealth carePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has made great progress in synthesizing, disseminating, and integrating research findings into health systems and clinical decision-making; yet gaps exist in the research-to-practice continuum. The Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) Evidence Alliance aims to help close gaps by providing decision-makers with evidence that is timely, context sensitive, and demand driven to better inform patient-oriented practices and policies in health systems. In this article, we introduce a model established in Canada to support decision-maker needs for high-quality evidence that is patient oriented to enhance health systems performance. We provide an overview of how this model was implemented, who is involved, who it serves, as well as its organizational structure and remit. We discuss key milestones achieved to date and the impact this initiative has made within the health research community. The strength of the SPOR Evidence Alliance lies in its unique ability to simultaneously: ( i) serve as a national platform for researchers to stay connected and collaborate to minimize duplication of efforts and ( ii) facilitate access to research knowledge for patient partners and decision-makers. In doing so, the SPOR Evidence Alliance is supporting health policy and practice decisions that support and strengthen Canada’s dynamic health systems.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,385
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,129 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFACETSMême sujetClinical practice guidelines implementationTravaux en français237 207