Development and Formative Evaluation of a Visual E-Tool to Help Decision Makers Navigate the Evidence Around Health Financing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are calls for low and middle income countries to develop robust health financing policies to increase service coverage. However, existing evidence around financing options is complex and often difficult for policy makers to access. OBJECTIVE: To summarize the evidence on the impact of financing health systems and develop an e-tool to help decision makers navigate the findings. METHODS: After reviewing the literature, we used thematic analysis to summarize the impact of 7 common health financing mechanisms on 5 common health system goals. Information on the relevance of each study to a user's context was provided by 11 country indicators. A Web-based e-tool was then developed to assist users in navigating the literature review. This tool was evaluated using feedback from early users, collected using an online survey and in-depth interviews with key informants. RESULTS: The e-tool provides graphical summaries that allow a user to assess the following parameters with a single snapshot: the number of relevant studies available in the literature, the heterogeneity of evidence, where key evidence is lacking, and how closely the evidence matches their own context. Users particularly liked the visual display and found navigating the tool intuitive. However there was concern that a lack of evidence on positive impact might be construed as evidence against a financing option and that the tool might over-simplify the available financing options. CONCLUSIONS: Complex evidence can be made more easily accessible and potentially more understandable using basic Web-based technology and innovative graphical representations that match findings to the users' goals and context.
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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 | 0,145 | 0,350 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».