Establishing a learning agenda for learning health system implementation and research in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Health systems in Canada struggle to generate and use knowledge to improve equity-centred quadruple aim measures, resulting in care that is misaligned with local contexts. Learning Health Systems (LHS) offer a solution by aligning real-time evidence, informatics, patient-provider partnerships, and institutional strategies to support continuous improvements in care. Despite their potential, LHS initiatives in Canada remain siloed and lack harmonized leadership, knowledge exchange, and capacity building. To address these gaps, the Learning Health Hub was established to foster collaboration, disseminate best practices, and enhance collective capacity for LHS in Canada. In June 2024, the Learning Health Hub hosted its inaugural virtual symposium. This event brought together partners, researchers, health professionals, system operators, and policymakers from across Canada interested in LHS work. The symposium aimed to map assets and build momentum for larger-scale impact in LHS. Participants engaged in generative activities to define challenges and co-create solutions, resulting in the identification of key learning priorities. Three learning themes were identified: Patient, Caregiver, and Community Partnership; Enabling Environments; and Benchmarking and Evaluation. By advancing these themes, the Learning Health Hub aims to drive meaningful, sustainable change and improve healthcare quality and outcomes.
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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 | 0,102 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,054 | 0,040 |
| Communication savante | 0,039 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».