FACTORS AFFECTING THE UTILIZATION OF SYSTEMATIC REVIEWS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the extent to which public health decision makers used five systematic reviews to make policy decisions, and to determine which characteristics predict their use. METHODS: This cross-sectional follow-up study of public health decision makers in Ontario collected primary data using a telephone survey and a short, self-administered organizational demographics questionnaire completed by the administrative assistant for each Medical Officer of Health. Independent variables included characteristics of the innovation, organization, environment, and individual. Data were entered into a computerized database developed specifically for this study, and multiple logistic regression analysis was conducted. RESULTS: The participation rate was very high, with 85% of public health units and 96% of available decision makers completing the survey. In addition, 63% of respondents stated they had used at least one of the systematic reviews in the previous 2 years to make a decision. The most important predictors of use were one's position, expecting to use a review in the future, and perceptions that the reviews were easy to use and that they overcame the barrier of limited critical appraisal skills. CONCLUSIONS: Utilization of the systematic reviews in Ontario was very high. The utilization rates found in this study were significantly higher than those reported in previous utilization studies. One's position was found to be the strongest predictor of use, identifying program managers and directors as the most appropriate audience for systematic reviews.
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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 | 0,108 | 0,450 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».