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Enregistrement W2008857765 · doi:10.2196/resprot.2173

Development and Formative Evaluation of a Visual E-Tool to Help Decision Makers Navigate the Evidence Around Health Financing

2012· article· en· W2008857765 sur OpenAlexvenueno aff
Jolene Skordis, Anni‐Maria Pulkki‐Brännström, Martin Utley, Gayatri Kembhavi, Nouria Bricki, Xavier Dutoit, Mikey Rosato, Christina Pagel

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentBusinessKnowledge managementComputer sciencePsychologyProcess managementRisk analysis (engineering)FinanceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,145
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,350
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1450,350
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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