Circulating Health Information toward Health Action
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the most prevalent chronic disease in Canada, with 4 in 5 Canadians having at least one CV risk factor. The Canadian Cardiovascular Harmonized National Guideline Endeavour (C-CHANGE) guidelines harmonize recommendations from clinical practice guidelines to improve the prevention and treatment of CVD (Tobe et al., 2011). C-CHANGE clinicians engaged a team of healthcare design students to formulate design proposals for knowledge translation of lifestyle recommendations from the guidelines. The research question explored was how might we help people learn to self-manage their CV risk? \n \nInterviews were conducted with patients and clinicians in primary care and specialist clinics to generate insights. Clinicians participated in an initial participatory design workshop that aimed to map and understand complex health information journeys. A second co-design workshop developed proposals for intervention in the system, aided by the use of personas and storyboards. \n \nReading the health action map \nResearch findings were summarized in a system map. The circular service blueprint proposes brief bursts of healthy lifestyle information created by multidisciplinary teams and targeted to the public at multiple touchpoints. A public-facing website is proposed as an interactive and supportive online repository of evidence-based health information. The next steps would include service design and evaluation of population health impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».