Back Pain and Health Policy Research: The What, Why, How, Who, and When
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. A background literature, supported by discussion and outcomes on the subject of Health Policy and Back Pain, from the Fifth International Forum on Low Back Pain Research in Primary Care, in Montreal in May 2002. Summary of Background Data. A multitude of randomized controlled trials and systematic reviews have been completed in the field of back pain research. There has been limited health policy research in the field of back pain but a greater amount of health policy research in other medical fields. Methods. The focus of the workshop was on the contribution health policy could make in the area of back pain, the methodologies that are appropriate to research in back pain, and the barriers to back pain health policy research. The workshop was supported by the workshop coordinators’ literature review. Results. There was consensus about the lack of improved outcomes from randomized controlled trials and individual treatments and general agreement on the importance supporting current research initiatives with health policy research. That policy-makers were developing policy in this area was agreed, and study methodology to support evidence based policy development was explored. Conclusions. Health policy research is a relatively underdeveloped area of research in back pain. Back pain as a public health problem may be supported by a broader research approach and a collaborative association with policy-makers in this area. Focus on research and treatment at the individual patient level has met with limited success in improving outcomes for back pain. Researchers are encouraged to consider entering the field of evidence-based policy assessment and forming links with policy-makers to improve policy-making decisions and outcomes for back pain.
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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 | 0,244 | 0,307 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».