Supporting collaborative use of the diabetes population risk tool (DPoRT) in health-related practice: a multiple case study research protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health policy makers have stated that diabetes prevention is a priority; however, the type, intensity, and target of interventions or policy changes that will achieve the greatest impact remains uncertain. In response to this uncertainty, the Diabetes Population Risk Tool (DPoRT) was developed and validated to estimate future diabetes risk based on routinely collected population data. To facilitate use of DPoRT, we partnered with regional and provincial health-related decision makers in Ontario and Manitoba, Canada. Primary objectives include: i) evaluate the effectiveness of partnerships between the research team and DPoRT users; ii) explore strategies that facilitate uptake and overcome barriers to DPoRT use; and iii) implement and evaluate the knowledge translation approach. METHODS: This protocol reflects an integrated knowledge translation (IKT) approach and corresponds to the action phase of the Knowledge-to-Action (KtoA) framework. Our IKT approach includes: employing a knowledge brokering team to facilitate relationships with DPoRT users (objective 1); tailored training for DPoRT users; assessment of barriers and facilitators to DPoRT use; and customized dissemination strategies to present DPoRT outputs to decision maker audiences (objective 2). Finally, a utilization-focused evaluation will assess the effectiveness and impact of the proposed KtoA process for DPoRT application (objective 3). This research design utilizes a multiple case study approach. Units of analyses consist of two public health units, one provincial health organization, and one provincial knowledge dissemination team whereby we will connect with multiple regional health authorities. Evaluation will be based on analysis of both quantitative and qualitative data collected from passive (e.g., observer notes) and active (e.g., surveys and interviews) methods. DISCUSSION: DPoRT offers an innovative way to make routinely collected population health data practical and meaningful for diabetes prevention planning and decision making. Importantly, we will evaluate the utility of the KtoA cycle for a novel purpose - the application of a tool. Additionally, we will evaluate this approach in multiple diverse settings, thus considering contextual factors. This research will offer insights into how knowledge translation strategies can support the use of population-based risk assessment tools to promote informed decision making in health-related settings.
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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 | 0,197 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».