Supporting the Use of Research Evidence in the Canadian Health Sector
Notice bibliographique
Résumé
Interventions to support evidence-informed decision making have increased in recent years, but they are often fragmented across different clinical, management and policy environments.Many of these efforts also place varying emphasis on supporting the use of research evidence, with some choosing to focus more on expert knowledge and/or media coverage and others focusing on supporting the use of actionable messages arising from high-quality, relevant and optimally packaged research evidence.In this paper, we profile five Canadian contributions -EvidenceUpdates, Rx for Change, Health-Evidence.ca,Health Systems Evidence and the McMaster Health Forum -that allow providers, managers and policy makers to efficiently find and use research evidence when they need it.These contributions are critical for supporting both local and global efforts to provide optimal and costeffective care, improving the quality of care and strengthening health systems.esearch evidence is an important input into decision making for both healthcare providers and for health system managers and policy makers.Research evidence can inform decisions about which programs, services and drugs to provide as well as decisions both about health systems (i.e., strengthening or reforming health system governance, financial and delivery arrangements within which programs, services and drugs are provided) and within health systems (i.e., how to get cost-effective programs, services
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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 | 0,416 | 0,608 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,030 |
| Communication savante | 0,037 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».