Using research to inform healthcare managers' and policy makers' questions: from summative to interpretive synthesis.
Notice bibliographique
Résumé
This paper highlights the importance of research synthesis for healthcare managers' and policy makers' questions and the difficulty of generalizing from the methods used to answer clinicians' questions. Social science research has a central role in such syntheses because of the context-dependent nature of managers' and policy makers' questions, which generally encompass a far broader spectrum than the circumscribed "what works?" questions of clinically oriented reviews. A major challenge is in moving from purely researcher-driven processes, which summarize research, to co-production processes, which allow managers and policy makers to join with researchers in interpreting implications for the healthcare system. Additional challenges lie in clearly defining the function, role and objective of the synthesis; handling flexibility around finalizing the question; harnessing a manageable scope of literature to review; adopting rules to select the final sample of research; creating useful messages; and developing a format that is responsive to the needs and preferences of the audience. One inevitable conclusion is that research synthesis for managers and policy makers will, compared to that for clinicians, leave much discretion in the hands of the synthesiser(s). This raises the interesting issue of how to engender, in the absence of "methodological checklists," trust and credibility in both the people doing the synthesis and the processes they use.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».