American Burn Association Strategic Quality Summit 2022: Setting the Direction for the Future
Notice bibliographique
Résumé
The American Burn Association (ABA) hosted a Burn Care Strategic Quality Summit (SQS) in an ongoing effort to advance the quality of burn care. The goals of the SQS were to discuss and describe characteristics of quality burn care, identify goals for advancing burn care, and develop a roadmap to guide future endeavors while integrating current ABA quality programs. Forty multidisciplinary members attended the two-day event. Prior to the event, they participated in a pre-meeting webinar, reviewed relevant literature, and contemplated statements regarding their vision for improving burn care. At the in-person, professionally facilitated Summit in Chicago, Illinois, in June 2022, participants discussed various elements of quality burn care and shared ideas on future initiatives to advance burn care through small and large group interactive activities. Key outcomes of the SQS included burn-related definitions of quality care, avenues for integration of current ABA quality programs, goals for advancing quality efforts in burn care, and work streams with tasks for a roadmap to guide future burn care quality-related endeavors. Work streams included roadmap development, data strategy, quality program integration, and partners and stakeholders. This paper summarizes the goals and outcomes of the SQS and describes the status of established ABA quality programs as a launching point for futurework.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».