349 Translation of novel multidisciplinary health technologies in the Ontario healthcare system: A case study of pharmacogenomic testing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: There is a need for high-quality and efficient translation of health technologies in the Ontario healthcare system. The goal of this project is to understand the decision-making processes of government expert groups developing recommendations for the system-level implementation of pharmacogenomic testing. METHODS/STUDY POPULATION: This prospective observational case study includes the Ontario Health Pharmacogenomics (PGx) Working Group focused on developing recommendations for a PGx testing implementation strategy in the province. Ontario Health is the government agency that oversees provincial healthcare planning and service delivery. Using qualitative ethnographic methods, we will observe and document the working group’s activities over a 10-month period. Data collection involves meeting recordings, correspondences, researcher field notes, decision-making processes, and group characteristics. Using descriptive statistics and inductive qualitative analyses, the data will be examined to build theory and frameworks for knowledge translation. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: The results will be presented through a case report, process maps, decision milestones, visualizations, and procedural recommendations for future expert groups. This study will contribute to the body of foundational knowledge about translational sciences and support the National Center for Advancing Translational Sciences’guiding principles. To enhance translational processes and train the future translational workforce, this research can be used for educational initiatives. In addition, the observed processes will inform a theory about how expert recommendations are developed in public healthcare systems. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: This research addresses a current gap in understanding around translational processes, government decision-making, and the development of recommendations for the adoption, implementation, and dissemination of the novel health technologies transforming public healthcare in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».