Operationalizing a learning health system: A self‐assessment tool for interprofessional teams
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The operationalization of learning health system (LHS) principles remains challenging, with minimal guidance currently available to support interprofessional teams on the ground. Consequently, LHS initiatives often fall short of their intended objectives, resulting in wasted resources, delays, and mounting frustration among key stakeholders. Methods: = 20) from an academic health system and a pragmatic literature review. Using these data sources, we conducted three design iterations until a final version was reached. Results: The resulting roadmap specifies processes to be performed during project-based LHS initiatives, and provides a self-assessment tool that enables team members to quantitatively evaluate progress. For generalizability and standardization across settings, we used clinically neutral terminology to describe all elements in the roadmap. We demonstrated content validity through multiple rounds of data collection and analyses with stakeholders. A simulated demonstration is provided to illustrate how the roadmap may be used for team assessments in practice. Conclusions: Participants considered the roadmap to be an effective tool to assist project management and highly useful for evaluating teams' progress for planning and communication purposes. As a reference model, the roadmap may be re-utilized across multiple LHS initiatives in any given health system to standardize and streamline LHS development. This research was conducted within a single department in an academic health system, and future research is needed to assess the roadmap's generalizability in other settings. To facilitate development of similar or complementary instruments, the detailed design methodology used in this research may be replicated and/or tailored in other contexts.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle