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Enregistrement W4288443621 · doi:10.1183/23120541.00114-2022

Respiratory healthcare professionals’ views on long-term recommendations of interventions to prevent acute respiratory illnesses after the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4288443621 sur OpenAlexaboutno aff
Karin Yaacoby‐Bianu, Galit Livnat, James D. Chalmers, Michal Shteinberg

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionMedical educationGeneral partnershipHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3></h3> Physicians work in complex adaptive systems. For complex medical problems, physicians are often quick to seek solutions before understanding the problems before them. This is due to engrained mental models of hierarchies of evidence that often fail to recognize the practical difficulties in translating evidence into changes in medical practice. There is a need to understand complexity and implications for implementation, spread and scale, evaluation, and knowledge translation. This workshop is designed to give participants a more nuanced understanding of solving complex problems in medicine and a heuristic framework to advance medical practice. The workshop will be interactive as participants learn and create their own hypothetical strategy to identify a problem, conduct research, and translate evidence into practice. This interactive workshop will give participants the opportunity to: 1) learn the Edmonton Physician Learning Program approach to mobilize the power of a Wicked Team to understand complex medical problems and create elegant solutions; 2) understand how to use the theory and frameworks to make sense of problems, support behaviour change, and optimize implementation; and 3) begin to harness the power of adaptive skill building to support communication, team effectiveness, and getting the job done. Participants will be presented with a Quality Improvement research problem that we at the Edmonton Physician Learning Program have recently completed as a project. The problem, identified in collaboration with antimicrobial stewardship leaders in Edmonton, was that cefazolin--the antibiotic of choice for all patients undergoing surgery, including those with a beta-lactam allergy--is under-administered within surgical procedures. Cefazolin is structurally different from all other beta-lactam antibiotics and therefore does not cross-react with any other beta-lactam. This was identified as ideal for Quality Improvement research because cefazolin is highly effective, safe, and can reduce the likelihood of surgical site infections by upwards of 50%. Participants will be guided through the workshop to design their own research and team approach to address this problem, beginning with the question: why does this problem matter? Participants will proceed to organize a hypothetical research team, research design, and implementation strategies to advance physician practice. At the end, participants will learn how the Edmonton Physician Learning Program solved this problem.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,580
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,052 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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