Exploring the Development of a Canadian Frostbite Care Network and the Future of Frostbite Care in Canada Using a Qualitative Approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Frostbite Collaborative project is exploring frostbite patient care needs and current practices in Canada to inform the development of a Canadian frostbite care network (CFCN) as a national quality improvement initiative. METHODS: Using a quantitative and qualitative approach, this study aimed to define the landscape of current frostbite practices, challenges, and interest in future work. RESULTS: Current frostbite care practices were initially assessed through semistructured phone interviews of Canadian healthcare providers. Canadian healthcare providers managing frostbite in a range of health disciplines and contexts then participated in focus group sessions discussing the potential roles and opportunities as well as potential challenges in developing a CFCN. Roles and opportunities for a network in advancing frostbite care included facilitating research, educating stakeholders, facilitating collaboration, standardizing care, and advocating for frostbite care. Challenges identified in frostbite care and network development included managing resources, navigating the Canadian healthcare system, overcoming low numbers, and communicating with policymakers and frontline providers. CONCLUSIONS: Formalizing a CFCN may provide important opportunities and support in overcoming critical barriers to providing high-quality frostbite care across Canada.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».