Show Me CKDintercept Initiative: A Collective Impact Approach to Improve Population Health in Missouri
Notice bibliographique
Résumé
Ninety percent of people with chronic kidney disease (CKD) remain undiagnosed, most people at risk do not receive guideline-concordant testing, and disparities of care and outcomes exist across all stages of the disease. To improve CKD diagnosis and management across primary care, the National Kidney Foundation launched a collective impact (CI) initiative known as Show Me CKDintercept. The initiative was implemented in Missouri, USA from January 2021 to June 2022, using a data strategy, stakeholder engagement and relationship mapping, learning in action working groups (LAWG), and a virtual leadership summit. The Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework was used to evaluate success. The initiative united 159 stakeholders from 81 organizations (Reach) to create an urgency for change and engage new CKD champions (Effectiveness). The adoption resulted in 53% of participants committed to advancing the roadmap (Adoption). Short-term results reported success in laying a foundation for CI across Missouri. The long-term success of the CI initiative in addressing the public health burden of kidney disease remains to be determined. The project reported the potential use of a CI initiative to build leadership consensus to drive measurable public health improvements nationwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».