Developing a rural Veterans Affairs health care research program: Diligence and unique resolutions
Notice bibliographique
Résumé
LAY SUMMARY Development and growth of a rural Veterans Affairs Medical Center (VAMC) research program is one way to provide best care. This article reports the steps and barriers to building a rural research centre, using examples from western North Carolina. One goal driving the research centre’s creation was to increase under-served communities in the research workforce and among participants enrolled in Veterans Health Administration (VHA) research. The VHA reports health care differences for 4.7 million rural and highly rural Veterans, with rural Veterans using VHA services differently than urban and suburban Veterans. A total of 58% of rural Veterans enroll in the VHA, compared with 37% of urban and suburban Veterans. To achieve optimal Veteran health, all Veteran sub-groups must be adequately represented in clinical research trials, but rural Veterans are currently not equally represented. Research centre development steps included: 1) hiring a program specialist to focus on developmental needs, 2) finding a local program assistant to address the details required to develop a research centre, 3) obtaining a designated regulatory staff member, 4) negotiating staff, space, and focus needs, 5) hiring an experienced researcher to support initial research efforts, and 6) networking with other VAMCs, hospitals, agencies, and universities to create a best-care community.
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 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 | 0,096 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».