Bridging the gap between the economic evaluation literature and daily practice in occupational health: a qualitative study among decision-makers in the healthcare sector
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continued improvements in occupational health can only be ensured if decisions regarding the implementation and continuation of occupational health and safety interventions (OHS interventions) are based on the best available evidence. To ensure that this is the case, scientific evidence should meet the needs of decision-makers. As a first step in bridging the gap between the economic evaluation literature and daily practice in occupational health, this study aimed to provide insight into the occupational health decision-making process and information needs of decision-makers. METHODS: An exploratory qualitative study was conducted with a purposeful sample of occupational health decision-makers in the Ontario healthcare sector. Eighteen in-depth interviews were conducted to explore the process by which occupational health decisions are made and the importance given to the financial implications of OHS interventions. Twenty-five structured telephone interviews were conducted to explore the sources of information used during the decision-making process, and decision-makers' knowledge on economic evaluation methods. In-depth interview data were analyzed according to the constant comparative method. For the structured telephone interviews, summary statistics were prepared. RESULTS: The occupational health decision-making process generally consists of three stages: initiation stage, establishing the need for an intervention; pre-implementation stage, developing an intervention and its business case in order to receive senior management approval; and implementation and evaluation stage, implementing and evaluating an intervention. During this process, information on the financial implications of OHS interventions was found to be of great importance, especially the employer's costs and benefits. However, scientific evidence was rarely consulted, sound ex-post program evaluations were hardly ever performed, and there seemed to be a need to advance the economic evaluation skill set of decision-makers. CONCLUSIONS: Financial information is particularly important at the front end of implementation decisions, and can be a key deciding factor of whether to go forward with a new OHS intervention. In addition, it appears that current practice in occupational health in the healthcare sector is not solidly grounded in evidence-based decision-making and strategies should be developed to improve this.
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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 | 0,063 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».