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Enregistrement W4392123867 · doi:10.1302/3114-240569

The Role of Strategic Clinical Networks (SCNs) including the Bone and Joint Health SCN in Alberta Health Services and Provincial Successes to Date

2024· dataset· en· W4392123867 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOrthoMedia · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoint (building)Bone healthMedicineBusinessEngineeringInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Alberta Spotlight Lecture Number One, Jason Werle discusses the pivotal role of Provincial Quality Improvement, with a focus on the Bone and Joint Health Strategic Clinical Network (SCN). He introduces the SCN's mission to enhance the health of Albertans through collaboration among people, research, and innovation, highlighting that it was one of the first networks established in a province that currently boasts 15 networks addressing various healthcare sectors. Emphasizing the significance of measuring health outcomes, he cites Lord Kelvin's famous quote that underscores the necessity of metrics for improvement. Additionally, he reflects on the contributions of Ci Frank and the Alberta Bone and Joint Health Institute in fostering advancements in musculoskeletal health. The institute, independent from the healthcare system, has been conducting a thorough analysis of healthcare data since 2002, which aids in designing quality improvement strategies. Werle elaborates on the SCN’s strategic priorities of bone health, joint health, movement, and function, showcasing initiatives such as the integrated hip and knee care path initiated in 2005, which aims to enhance patient care through an evidence-based approach. He reviews improvements achieved through quality initiatives, like reduced hospital stays and blood transfusion rates in arthroplasty, as well as improved surgical outcomes for hip fractures. The lecture underscores continuous measurement and engagement of frontline teams as critical components of ongoing quality improvement, while acknowledging challenges posed by the pandemic and the necessity to address long waitlists in orthopedic surgeries. In conclusion, Werle stresses the collaborative nature of healthcare improvement, calling for teamwork among various professionals to foster a culture of quality and efficiency in patient care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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