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Enregistrement W2046926439 · doi:10.1111/1468-0009.t01-1-00060

On Being a Good Listener: Setting Priorities for Applied Health Services Research

2003· review· en· W2046926439 sur OpenAlex
Jonathan Lomas, Naomi Fulop, Diane Gagnon, Pauline Allen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2003
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensCanadian Foundation for Healthcare Improvement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceMedicaidHealth carePublic healthService (business)Public administrationMedicinePolitical scienceBusinessEconomic growthNursingEconomicsMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decade, explicit priority setting has become an integral part of health care systems. Indeed, there is even an International Society on Priorities in Health Care, created in 1997 ( Ham 1997 ). Whether it is Oregon's priority ordering of symptom treatment pairs to maximize the impact of a limited Medicaid budget (Fox and Leichter 1991), England's National Institute for Clinical Excellence's assessing priorities for new therapeutic innovations in the National Health Service ( Rawlins 1999 ), or New Zealand's setting priorities for patients' access to cardiovascular treatment ( Hadorn and Holmes 1997 ), techniques for judging the relative worth of different health service investments abound. As these techniques are refined, the most common addition is the incorporation of public values as part of the assessment. Priority setting is increasingly seen as combining an objective assessment of costs and effects with a more subjective assessment of patient or public preferences ( Lenaghan, New, and Mitchell 1996 ; Lomas 1997 ; National Institute for Clinical Excellence 2002 ; Stronks et al. 1997 ).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,092 · 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