The Alberta Health Services Emergency Strategic Clinical Network™ Quality Improvement and Innovation Forum 2023
Notice bibliographique
Résumé
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 annual 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. The event provides an opportunity for those pursuing quality improvement initiatives in emergency medicine to network with one another, share innovative projects, share experience, 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. After providing only an online forum throughout the pandemic, this year’s event was held in-person in Red Deer, Alberta and live-streamed for those who wished to attend virtually. Nineteen oral presentations were delivered including a keynote address by Dr. Leigh Chapman, Chief Nursing Officer of Canada. Strong attendance shows the value practitioners see in the forum. In 2023, approximately 160 educators, managers, nurses, physicians, researchers, and patient advisors attended the forum. Post-event evaluation survey feedback suggests that most of the participants found the presentations helpful and that the virtual presentations were as effective as in-person presentations. Attendees indicated that many of the initiatives presented would be explored further. We are grateful to the Canadian Journal of Emergency Nursing for publishing abstracts from the event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».