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Enregistrement W7117469840 · doi:10.29173/cjen530

Translating Emergency Knowledge for Kids (TREKK)

2025· article· W7117469840 sur OpenAlexaffvenueabout
Mateja Carevic, Megan Bale-Nick, Lisa Knisley, Terry Klassen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Nursing · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careWork (physics)Closing (real estate)Process (computing)Resource (disambiguation)Emergency departmentEmergency management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background / Introduction In Canada, many sick and injured children receive care in emergency departments (EDs) outside of specialized children’s hospitals, where access to pediatric-specific resources and training can be limited. This knowledge gap led to the creation of Translating Emergency Knowledge for Kids (TREKK) in 2011, a national non-profit initiative dedicated to improving emergency care for children. TREKK co-develops and mobilizes evidence-based, practical resources, such as bottom-line recommendations and treatment algorithms, to healthcare providers (HCPs) across Canada, ensuring children receive optimal care regardless of where they are treated. Methods / Implementation TREKK’s resource development process begins by identifying gaps in pediatric emergency care through consultations with emergency healthcare providers, researchers, national organizations, and the public. By integrating diverse perspectives, TREKK ensures that the resources produced are comprehensive, relevant, and based on the latest evidence. The synthesized evidence is then transformed into practical, concise tools with input from pediatric researchers, clinicians, and parents. These resources undergo a national review and approval process before being disseminated to healthcare providers. To maintain relevance, they are updated every two years. Results / Evaluation To date, TREKK has co-created 105 resources covering 40 pediatric emergency topics, with over 165,000 downloads from trekk.ca. The co-development process has demonstrated national reach and engagement. The 2025 updates focus on two high-priority areas: Fever and Cannabis. These topics are of particular importance for emergency nurses because they are frequently encountered in pediatric emergency care and require timely, evidence-based management. Implications / Lessons Learned This work highlights the importance of national collaboration in closing knowledge-to-practice gaps in pediatric emergency care. By co-developing and updating resources with frontline providers, researchers, and families, TREKK ensures that evidence-based tools remain practical, accessible, and relevant. The updated Fever and Cannabis resources will better support emergency nurses in delivering safe, timely, and effective care for children. Future work will continue expanding resources and sustaining their national uptake.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,008

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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