Co‐creating an everyday language illustration of learning health systems alongside patient, caregiver, and community partners
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients, caregivers, and community partners (PCC) can have a variety of roles in learning health systems (LHS), such as contributing their data from healthcare encounters to embedded, continuous engagement where they identify health system priorities, guide operational, research, and quality improvement decisions, and facilitate knowledge sharing and implementation. Despite many LHS models placing emphasis on PCC, little has been done to help members of the public understand what a LHS is or initiate dialogue about how they can learn more and become engaged. We brought together a national network of PCC to co-create an everyday language, arts-based resource for the public to learn what a LHS is and how it relates to patient care journeys. Methods: Thirteen PCC with LHS experience from across Canada attended two 2-h virtual workshops to generate ideas on how to better define LHS using everyday language, determine accessible ways to share this information, and co-design a comic strip that can be widely shared across diverse settings and communities. Results: We co-created a six-panel comic strip that depicts a relatable patient experience of waiting in an emergency department. The comic shows that in a LHS, patients are invited to contribute their perspectives about improving healthcare and support implementing and testing new ideas in clinical settings. Creating this comic was considered important for various reasons: to promote a common language around LHS, to build trust between health systems and the public, and to widen the community of PCC who are engaged in LHS activities. Conclusions: This comic is intended to build capacity for LHS culture, where the public can understand how continuous learning and improvement fit within health care, and learn about opportunities for engagement in LHS.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».