Provincial prenatal record revision: a multiple case study of evidence-based decision-making at the population-policy level
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a significant gap in the knowledge translation literature related to how research evidence actually contributes to health care decision-making. Decisions around what care to provide at the population (rather than individual) level are particularly complex, involving considerations such as feasibility, cost, and population needs in addition to scientific evidence. One example of decision-making at this "population-policy" level involves what screening questions and intervention guides to include on standardized provincial prenatal records. As mandatory medical reporting forms, prenatal records are potentially powerful vehicles for promoting population-wide evidence-based care. However, the extent to which Canadian prenatal records reflect best-practice recommendations for the assessment of well-known risk factors such as maternal smoking and alcohol consumption varies markedly across Canadian provinces and territories. The goal of this study is to better understand the interaction of contextual factors and research evidence on decision-making at the population-policy level, by examining the processes by which provincial prenatal records are reviewed and revised. METHODS: Guided by Dobrow et al.'s (2004) conceptual model for context-based evidence-based decision-making, this study will use a multiple case study design with embedded units of analysis to examine contextual factors influencing the prenatal record revision process in different Canadian provinces and territories. Data will be collected using multiple methods to construct detailed case descriptions for each province/territory. Using qualitative data analysis techniques, decision-making processes involving prenatal record content specifically related to maternal smoking and alcohol use will be compared both within and across each case, to identify key contextual factors influencing the uptake and application of research evidence by prenatal record review committees. All study participants will be required to give written informed consent prior to participating in data collection. CONCLUSION: This study will advance knowledge in the field of evidence-based decision-making by illustrating the complex interaction of contextual factors and evidence on health policy decision-making by provincial-level committees. By increasing the transparency of decision-making within provincial prenatal record committees, this study will help inform more effective strategies for enhancing the integration of best-practice evidence into prenatal records.
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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 | 0,028 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».