Developing a toolkit for building a community hospital clinical research program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although health research in Canada is primarily conducted in academic hospitals, most patients receive their care in community hospitals. The benefits of increasing research capacity in community hospitals include improved study recruitment, increased generalizability of results, broader patient access to novel therapies, better patient outcomes, enhanced staff satisfaction, and improved organizational efficiency. Nevertheless, building research programs in community hospitals remains challenging because of a lack of support and expertise. To address this gap, we developed a toolkit to help community hospital professionals build and sustain their community hospital research programs. SOURCE: The toolkit was developed by the Canadian Community Intensive Care Unit Research Network (CCIRNet), a group of clinician-researchers and research staff from community hospitals across Canada who have experience building community hospital research programs. Feedback from a concurrent qualitative study of Canadian community critical care professionals informed the toolkit's design. PRINCIPAL FINDINGS: The CCIRNet toolkit outlines five stages of community hospital clinical research program development: 1) building a research team and gaining support, 2) developing a new research program, 3) choosing a first research study, 4) getting the study up and running, and 5) sustaining a research program. Feedback from qualitative interviews emphasized the need for a step-by-step approach, frequently asked questions, and essential resources. Accordingly, each stage is structured in a question-and-answer format and includes relevant resources for each section. CONCLUSION: The CCIRNet toolkit is a practical resource for establishing research programs in community hospitals. The toolkit may increase research participation and support clinical research capacity building in community hospitals.
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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 | 0,117 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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 ».