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Enregistrement W4393046360 · doi:10.1177/08404704241235601

Patient-oriented research: An essential driver of learning health system capacity development

2024· article· en· W4393046360 sur OpenAlexafffundabout
Heather Strosher, Taylor Hainstock, Sharon Karsten, Barbara Whyte, Christopher Hauschildt, Tara McMillan, Uta Sboto‐Frankenstein, Cindy Trytten

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensMountain Equipment Co-op (Canada)Vancouver Island UniversityIsland Health
Organismes subventionnairesStrategy for Patient-Oriented ResearchMichael Smith Health Research BCVancouver Island University
Mots-clésChampionBusinessAccountabilityHealth careProcess managementKnowledge managementProcess (computing)Public relationsHealthcare systemComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s health system faces a lag in implementing high-quality evidence and research-driven innovation into service delivery, while demonstrating accountability and benefit to the public. To address these challenges, Patient-Oriented Research (POR) builds teams that engage researchers, healthcare providers, decision-makers, and most importantly, patients (people with lived and living experience) in the process of generating and applying evidence to inform health services and decision-making. A Learning Health System (LHS) systematically integrates external evidence with internal data and experience and puts that knowledge into practice in a continuous cycle. Using a POR/LHS example from a BC health authority, we describe nine enablers required to support LHS capacity development. The LHS case study, Walk With Me, addresses a health system high-priority topic: the toxic drug crisis. Understanding the value of learning health systems, along with the enablers required to support and implement them, will empower health leaders to champion and orchestrate positive change.

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)0,005
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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