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Enregistrement W4285090548 · doi:10.29173/cjen191

The Alberta Health Services Emergency Strategic Clinical Network™ Quality Improvement and Innovation Forum presented on February 22, 2022.

2022· article· en· W4285090548 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Andrew Fisher, Patrick McLane, Eddy Lang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceWork (physics)PandemicQuality managementPublic relationsQuality (philosophy)Event (particle physics)Medical educationEmergency departmentMedicineHealth careBusinessMedical emergencyPolitical scienceNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MarketingEngineeringService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based research and quality improvement work are pivotal to health systems meeting their goals. Translating findings and disseminating innovative practices to new settings occurs in part through knowledge translation events, such as conferences and workshops. The Emergency Strategic Clinical Network™ (ESCN) Quality Improvement and Innovation Forum fills a gap between local and national events. It is devoted to sharing methods and results of emergency department projects in Alberta among those working in emergency care. Despite the challenges presented by the COVID-19 pandemic, 2022 was the fourth consecutive year the ESCN has held this event. The event provides an opportunity for those working on quality improvement in emergency medicine to network with one another, share innovative projects, share know how and translate promising works to new settings. In addition, the event provides an opportunity to identify projects for potential development through local, provincial, or national funding opportunities. This year’s forum was, again, held virtually due to the ongoing pandemic. 18 teams provided oral presentations including the ESCN patient advisors who shared details of how to engage patients in quality improvement work.. Not all abstracts are published in this collection, as some abstracts will have been previously published elsewhere. Strong attendance shows the value practitioners see in the forum. In 2022, approximately 121 educators, managers, nurses, physicians and researchers from across Alberta and British Columbia, attended the forum. Post-event evaluation survey feedback suggests that the online format was greatly appreciated and many of the initiatives presented would be pursued further by participants. The findings presented in the abstracts are solely the work of the submitting authors. The ESCN does not guarantee the accuracy of any reported information. The views expressed in the abstracts are solely the views of the authors and do not represent the ESCN or Alberta Health Services.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1690,032

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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