MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091169368 · doi:10.4018/ijehmc.2010040101

'Pragmatic Evaluation'

2010· article· en· W2091169368 sur OpenAlexaff
Richard E. Scott

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of E-Health and Medical Communications · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHealth careValue (mathematics)Quality (philosophy)Process managementManagement scienceKnowledge managementRisk analysis (engineering)MedicineBusinessPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

E-Health continues to be implemented despite continued demonstration that it lacks value. Specific guidance regarding research approaches and methodologies would be beneficial due to the value in identifying and adopting a single model or framework for any one ‘entity’ (healthcare organisation, sub-national region, country, etc.) so that the evidence-base accumulates more rapidly and interventions can be more meaningfully compared. This paper describes a simple and systematic approach to e-health evaluation in a real-world setting, which can be applied by an evaluation team and raises the quality of e-health evaluations. The framework guides and advises users on evaluation approaches at different stages of e-health development and implementation. Termed ‘Pragmatic Evaluation,’ the approach has five principles that unfold in a staged approach that respects the collective need for timely, policy relevant, yet meticulous research.

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 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,450 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of E-Health and Medical CommunicationsMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207