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Enregistrement W4385294153 · doi:10.3399/bjgp23x734433

Primary care: the sleeping giant of research delivery

2023· letter· en· W4385294153 sur OpenAlexaff
Philip Evans, Morag Burton, Emma Tonner, Julie Robin Solomon, Simon Royal, Sarah Crawshaw

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePrimary carePrimary health careData scienceWorld Wide WebFamily medicineComputer scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary care: the sleeping giant of research deliveryWe write in response to the recent editorial by Dickson and colleagues 1 advocating the expansion of research in primary care.We agree that the increasing transfer of clinical care from secondary to primary care, the frequency of consultation, and the increasing care of chronic disease by primary care mean that primary care should be the 'go to' setting for research studies.This is underpinned by the extensive clinical data held by GPs, which we are only just beginning to fully use for identification of potential participants.The authors refer to operationalisation of the 2021 National Institute for Health and Care Research (NIHR) Clinical Research Network research strategy.2 The strategy was set up to address a number of the issues highlighted by the authors, including funding to primary care from the 15 Local Clinical Research Networks (LCRNs), more sophisticated Participant Identification Centre (PIC) models, and formally involving primary care organisations in the strategic delivery of research locally.In 2021/2022 we were pleased to see that 51% of GP practices in England participated in CRN research, excluding those practices that only undertook PIC activity.We have successfully revised and implemented the PIC model for commercial research to make it more attractive to GP practices.In addition, all LCRNs now have primary care represented on their Partnership Groups.It is also promising to see that initial data from the first 6 months of the National Contract Value Review process show that, on average, commercial studies are achieving study set-up milestones 95 days quicker, which we plan to expand into primary care.There is more still to do and we agree that there is an urgent need for research governance support for primary care, which has been reduced in the move from clinical commissioning groups (CCGs) to integrated care boards (ICBs).We strongly believe that a greater collective focus between all the research infrastructure to expand primary care research is urgently needed, with the ultimate aim, as described by the authors, of making research business as usual.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,220
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,220
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,025
Communication savante0,0180,031
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0950,122
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,008

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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