Creating a provincial post <scp>COVID</scp>‐19 interdisciplinary clinical care network as a learning health system during the pandemic: Integrating clinical care and research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) affects multiple organ systems in the acute phase and also has long-term sequelae. Research on the long-term impacts of COVID-19 is limited. The Post COVID-19 Interdisciplinary Clinical Care Network (PC-ICCN), conceived in July 2020, is a provincially funded resource that is modelled as a Learning Health System (LHS), focused on those people with persistent symptoms post COVID-19 infection. Methods: The PC-ICCN emerged through collaboration among over 60 clinical specialists, researchers, patients, and health administrators. At the core of the network are the post COVID-19 Recovery Clinics (PCRCs), which provide direct patient care that includes standardized testing and education at regular follow-up intervals for a minimum of 12 months post enrolment. The PC-ICCN patient registry captures data on all COVID-19 patients with confirmed infection, by laboratory testing or epi-linkage, who have been referred to one of five post COVID-19 Recovery Clinics at the time of referral, with data stored in a fully encrypted Oracle-based provincial database. The PC-ICCN has centralized administrative and operational oversight, multi-stakeholder governance, purpose built data collection supported through clinical operations geographically dispersed across the province, and research operations including data analytics. Results: To date, 5364 patients have been referred, with an increasing number and capacity of these clinics, and 2354 people have had at least one clinic visit. Since inception, the PC-ICCN has received over 30 research proposal requests. This is aligned with the goal of creating infrastructure to support a wide variety of research to improve care and outcomes for patients experiencing long-term symptoms following COVID-19 infection. Conclusions: The PC-ICCN is a first-in-kind initiative in British Columbia to enhance knowledge and understanding of the sequelae of COVID-19 infection over time. This provincial initiative serves as a model for other national and international endeavors to enable care as research and research as care.
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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 | 0,038 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,012 |
| 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 découle