A Global Survey of Emergency Care Clinical Networks: Discussion and Implications for Canadian Learning Health Systems
Notice bibliographique
Résumé
Clinical networks (CNs) can promote innovation and collaboration across providers and stakeholders.However, little is known about the structure and operations of CNs, particularly in emergency care.As Canada advances learning health systems (LHSs), foundational research is essential to enable future comparisons across CNs to identify those that contribute to positive system change.Drawing from the results of our international survey, we provide a description of 32 emergency care CNs worldwide, including their structure, operations and sustainability.Future research should consider the context of such networks, how they may contribute to an LHS and how they impact patient outcomes. RésuméLes réseaux cliniques (RC) peuvent favoriser l'innovation et la collaboration entre les fournisseurs et les intervenants.Cependant, on en sait peu sur la structure et le fonctionnement des RC, en particulier dans les soins d' urgence.Alors que le Canada s'intéresse aux systèmes de santé apprenants (SSA), la recherche fondamentale est essentielle pour permettre d'éventuelles comparaisons entre les RC afin de déterminer ceux qui contribuent au changement positif dans un système.À partir des résultats de notre enquête internationale, nous fournissons une description de 32 RC de soins d' urgence dans le monde, y compris leur structure, leurs activités et leur durabilité.Les recherches futures devraient tenir compte des contextes de ces réseaux, de la façon dont ils peuvent contribuer à un SSA et de leur incidence sur les résultats pour les patients.
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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».