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Enregistrement W4402477955 · doi:10.1111/hex.70021

Building Relationships, Forming Collaborations: Lessons Learned From an Unconference Seeking to Cultivate Solutions in Healthcare

2024· article· en· W4402477955 sur OpenAlexaffabout
Brenda Leung, Helen Kelley, Angie Nikoleychuk, Gabrielle Kirk, Fatemeh Salehi Shahrabi, Victoria Hecker, Nolan Schaaf

Notice bibliographique

RevueHealth Expectations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensChinook Regional HospitalAlberta Health ServicesUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careStakeholderThematic analysisPublic relationsSpace (punctuation)PsychologyMedical educationPolitical scienceSociologyQualitative researchMedicineComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Calls for a 'major rethinking' of the delivery of healthcare services are echoed across Canada as the healthcare crisis continues. Proposed strategies to address the challenges of this crisis include: a transdisciplinary approach that is patient-focused and community-based; a representative team composed of patients, caregivers, healthcare providers, decision makers and policymakers; and authentic collaboration among stakeholder groups throughout the research cycle. OBJECTIVE: This study aimed to enable community members to take on a leading role in building capacity and to provide a space for discourse among diverse groups while respecting community wisdom, values and priorities. METHODS: The Collaborative Health Research Institute of Southern Alberta (CHRISA) organized a participant-oriented Unconference event to address the factors contributing to the healthcare crisis in Alberta, Canada. An Unconference is a participant-oriented meeting where the attendees nominate the topics, agree on the agenda and lead the sessions. This article describes the Unconference programme and presents the findings from a thematic analysis of the discussion notes from breakout sessions, feedback from participants (i.e., lessons learned) and pragmatic recommendations for future Unconference events. RESULTS: Findings from sessions included the following: (1) identifying the 'wicked' problems, (2) the factors/causes contributing to each problem (i.e., contributors) and (3) potential multifaceted solutions or ideas to remedy the problem. Lessons learned from the postevent evaluation resulted in six recommendations for organizing future Unconferences. CONCLUSION: The CHRISA Unconference achieved its goals by providing a venue for attendees to connect, engage and network on topics of interest, explore new ways of addressing challenges in healthcare and serve as a foundation for future initiatives and collaborations in healthcare research and practice. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: The Unconference was attended by community members who identify as patients, frontline workers, programme administrators and representatives of public organizations and agencies. Participants contributed to breakout session discussions, provided feedback on the Unconference and offered recommendations for future events. The co-authors are service users, people with lived experience or those work in the healthcare setting; they have been involved in data collection, analysis and interpretation, and contributed to this report.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0280,054
Communication savante0,0170,016
Science ouverte0,0080,028
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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