Multi-source synthesis of data to inform health policy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To propose a new method for comparing and integrating original qualitative data with systematic reviews of quantitative and qualitative studies, demonstrated by a study of the psychosocial needs of chronic fatigue syndrome (CFS) sufferers in Québec. METHODS: A systematic literature review was performed across various databases for English and French language studies, on the psychosocial aspects of CFS. Qualitative, quantitative, and mixed method studies published between January 1994 and July 2008 were included. Unpublished literature and reference lists of included studies were also searched. Themes identified in the literature were used to guide semi-structured interviews with seventeen CFS-sufferers, mostly recruited from a large specialist practice in Montreal. Interviews were transcribed verbatim and validated by a research assistant. Transcripts were coded using the identified themes. New codes were created when new issues arose. All themes were subsequently synthesized into overall categories using a constant comparative method. RESULTS: The literature search yielded thirty-one papers: twenty-eight primary studies and three systematic reviews. Twelve themes were identified and synthesized into four overall problem categories, such as "Lack of professional recognition." Interviews confirmed findings from the literature, but also revealed unidentified needs specific to CFS-sufferers in Québec. Policy recommendations were provided to address these needs. CONCLUSIONS: Multi-Source Synthesis provides a systematic method for synthesizing data from original studies with literature findings, thereby broadening the knowledge base and the local relevance of decisions concerning specific patient populations.
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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 | 0,447 | 0,600 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,075 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».