Operationalizing a learning health system: A self‐assessment tool for interprofessional teams
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.
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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 | 0,055 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».