Evaluating a learning health system initiative: Lessons learned during <scp>COVID</scp>‐19 in Saskatchewan, Canada
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: 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.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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