The COVID-19 Resource Centre: A Tool for Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: In response to the COVID-19 pandemic, the Ontario-based Centre for Effective Practice (CEP) established the COVID-19 Resource Centre (CRC) in March 2020. This platform rapidly became a critical source of clinical and practice guidance for primary care providers, highlighting the importance of effective information synthesis during public health emergencies. Description: The article discusses the development of the CRC, emphasizing the application of librarianship principles in navigating the challenges posed by the pandemic's information overload and the scarcity of evidence. It outlines the strategies for literature searching, appraisal, and evidence synthesis that were employed to ensure the content's accuracy and utility. The CRC's evolution is presented within the context of its goal to efficiently bridge the gap between evidence and clinical practice, underscoring the collaborative efforts and innovative methodologies that contributed to its success. Outcomes: The CRC has served as an invaluable resource, attracting close to 185,000 visitors from Ontario, across Canada, and internationally. According to survey feedback, 89% of users reported enhanced knowledge of COVID-19 evidence and policies, and 87% stated that the vaccine information directly informed their practice. These statistics underscore the CRC's role in supporting informed decision-making among healthcare providers. Discussion: The CRC marked the CEP's first foray into real-time evidence-based tool development. Facing challenges of expanding information volumes, an unpredictable information landscape, and the need for swift adaptation to new developments, the CRC emerged as a critical resource, enhancing credibility for the CEP, and fostering new partnerships. This journey underscores the importance of librarianship skills-critical appraisal, evidence synthesis, and knowledge translation-in enhancing service delivery.
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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 | 0,017 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,023 |
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 ».