Poster (Clinical/Best Practice Implementation) ID 2004606
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives The Centre for Family Medicine Primary Care Mobility Clinic has been active in developing collaborations at various institutions to further the overall research and clinical objectives of serving individuals with spinal cord injuries (SCI). From these initiatives, The Circulus SCI Primary Care Network (Circulus Network) was established to spark intentional collaborative research, education, training and service in primary care for individuals with SCI. Objectives The Circulus Network aims to bridge the gaps in primary care for individuals with SCI through research, education, increasing primary care resources, networking with various stakeholders and general advocacy. Methods/Overview The Circulus Network is comprised of a Steering Committee and working groups that are representative of key stakeholders. These groups meet on a rotating monthly basis and are supported by a group process consultant. The Circulus Network informs best practice guidelines and improves knowledge translation by hosting quarterly interactive webinars on topics related to SCI and primary care as well as bi-annual Summits. Results Since 2021, The Circulus Network has hosted 9 webinars on SCI-related topics with good attendance by network participants. It also hosted a Summit in 2021 in which participants discussed priority planning topics and leveraged expertise to develop action steps. The Steering Committee is planning another Summit for February 2024. Conclusions Using our extensive knowledge of primary care for individuals with SCI, we will continue to strengthen and develop the formalized network of patients, care partners, clinicians, researchers, and educators to support primary care of individuals with spinal cord injuries.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,719 | 0,349 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».