Workshop (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1998666
Notice bibliographique
Résumé
Background Persons with lived experience of SCI (PLEX) living in rural areas have difficulty accessing optimal care and are required to travel long distances to access specialized services. Clinicians not affiliated with specialized urban centres recognize that developing knowledge and skills specific to SCI will improve care outcomes. Praxis has conducted multiple workshops on SCI topics throughout the BC Interior Health Region to improve clinician knowledge about SCI. Topics include pressure injuries, autonomic dysreflexia, specialized equipment, bowel and bladder, etc. Utilizing evidence-based information and PLEX experiences, these workshops have increased clinician confidence when working with clients with SCI. This interactive workshop explores the development and implementation of the sessions, from the perspectives of a clinician, a PLEX, and a knowledge exchange expert. Objectives The goals of this workshop are to: Describe the creation of rural workshops including the stakeholder engagement process of both clinicians and PLEX. Demonstrate how SCI Workshops delivered by PLEX and clinical experts result in increased awareness, knowledge, and confidence in working with PLEX for clinicians in rural areas. Engage workshop participants to share learnings from other initiatives aimed at improving knowledge and confidence of clinicians working with PLEX in rural areas. Conclusion This workshop demonstrates the benefit of SCI knowledge exchange for clinicians working in rural areas. Furthermore, it highlights key factors in developing these workshops, and provides an opportunity to connect with other rural SCI initiatives and networks aimed at enhancing the care and well-being of PLEX.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,352 | 0,101 |
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 ».