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Enregistrement W4303942641 · doi:10.1002/lrh2.10350

Evaluating a learning health system initiative: Lessons learned during <scp>COVID</scp>‐19 in Saskatchewan, Canada

2022· article· en· W4303942641 sur OpenAlexafffundabout
Gary Groot, Stephanie Witham, Andreea Badea, Susan E. Baer, Michelle Dalidowicz, Bruce Reeder, John Froh, Tracey Carr

Notice bibliographique

RevueLearning Health Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSaskatchewan HealthUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésFormative assessmentMisinformationThematic analysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careMedical educationPsychologyMedicineKnowledge managementComputer scienceQualitative researchPolitical sciencePedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Evaluating a learning health system (LHS) encourages continuous system improvement and collaboration within the healthcare system. Although LHS is a widely accepted concept, there is little knowledge about evaluating an LHS. To explore the outputs and outcomes of an LHS model, we evaluated the COVID-19 Evidence Support Team (CEST) in Saskatchewan, Canada, an initiative to rapidly review scientific evidence about COVID-19 for decision-making. By evaluating this program during its formation, we explored how and to what extent the CEST initiative was used by stakeholders. An additional study aim was to understand how CEST could be applied as a functional LHS and the value of similar knowledge-to-action cycles. Methods: Using a formative evaluation design, we conducted qualitative interviews with key informants (KIs) who were involved with COVID-19 response strategies in Saskatchewan. Transcripts were analyzed using reflexive thematic analysis to identify key themes. A program logic model was created to represent the inputs, activities, outputs, and outcomes of the CEST initiative. Results: Interview data from 11 KIs were collated under three overarching categories: (1) outputs, (2) short-term outcomes, and (3) long-term outcomes from the CEST initiative. Overall, participants found the CEST initiative improved speed and access to reliable information, supported and influenced decision-making and public health strategies, leveraged partnerships, increased confidence and reassurance, and challenged misinformation. Themes relating to the long-term outcomes of the initiative included improving coordination, awareness, and using good judgment and planning to integrate CEST sustainably into the health system. Conclusion: This formative evaluation demonstrated that CEST was a valued program and a promising LHS model for Saskatchewan. The future direction involves addressing program recommendations to implement this model as a functional LHS in Saskatchewan.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0200,011
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,582
Tête enseignante GPT0,630
Écart entre enseignants0,048 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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