Mapping the landscape: A protocol of a jurisdictional scan of self-identified learning health systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There is a growing movement to implement learning health systems (LHS), in which real-time evidence, informatics, patient-provider partnerships and experiences, and organizational culture are aligned to support improvements in care. However, what constitutes a LHS varies based on context and capacity, hindering standardization, scale-up, and knowledge sharing. Further, LHS often use “usual care” as the benchmark for comparing new approaches to care, but disentangling usual care from multifarious care modalities found across settings is challenging. To advance robust LHS, a comprehensive overview of existing LHS including strengths and opportunities for growth is needed. Objectives To scope and identify international existing LHS to: 1) inform the global landscape of LHS, highlight common strengths, and identify opportunities for growth or improvement; and 2) identify common characteristics, emphases, assumptions, or challenges described in establishing counterfactuals in LHS. Methods A jurisdictional scan will be conducted according to modified PRISMA guidelines. LHS will be identified through a search of peer-reviewed and grey literature using Ovid Medline, Ebsco CINAHL, Ovid Embase, Clarivate Web of Science, and PubMed Non-Medline databases and the web along with informal discussions with peer LHS experts. Self-identified LHS will be included if they are described in sufficient detail, either in literature or during informal discussions, according to ≥4 of 10 criteria (core functionalities, analytics, use of evidence, co-design/implementation, evaluation, change management/governance structures, data sharing, knowledge sharing, training/capacity building, equity, sustainability) in an existing framework to characterize LHS. Search results will be screened, extracted, and analyzed to inform two descriptive reviews pertaining to our two main objectives. Data will be extracted according to a pre-specified extraction form and summarized descriptively. Implications This research will characterize the current landscape of worldwide LHS and provide a foundation for promoting knowledge and resource sharing, identifying next steps for the growth, improvement, and evaluation of LHS.
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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 | 0,204 | 0,258 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,012 |
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 ».