Lest Formalisms Impede Insight and Success: Evaluation in Health Informatics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To illustrate the advantages of an open-ended formative evaluation approach using a project-specific selection of methods over the controlled trial approach in the evaluation of health information systems. To illustrate factors leading to success and others impeding it in a telehealth project. METHODS: The methods and results of an evaluation of the BC Telehealth Program are summarized. RESULTS: The evaluation gave a comprehensive picture of the project, including assessment of the effects of an array of telehealth applications, and their economic impact. Factors leading to success and others preventing it are identified from the level of overall program management to the project specifics. The results include unanticipated effects and explanations for their reasons of occurrence. Neither the comprehensiveness of information nor the timeliness was achieved in a related project using a controlled trial approach. CONCLUSIONS: Not all types of health information system projects can be evaluated using the controlled trial approach. This approach may impede important insights. It is also usually much less efficient. Funding agencies and journal editors have to take this into account when selecting projects for funding and submissions for publication.
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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 | 0,535 | 0,672 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».