DIFFERENCES IN EVALUATING HEALTH TECHNOLOGY ASSESSMENT KNOWLEDGE TRANSLATION BY RESEARCHERS AND POLICY MAKERS IN CHINA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the gaps between researchers and policy makers in perceptions and influencing factors of knowledge translation (KT) of health technology assessment (HTA) in China. METHODS: A sample of 382 HTA researchers and 112 policy makers in China were surveyed using structured questionnaires. The questionnaires contained two sections: perceptions of HTA research and assessments of six-stage KT activities. Wilcoxon rank sum test was applied to compare the differences in these two sections between HTA researchers and policy makers. Multivariate linear regression was performed to explore KT determinants of HTA for researchers and policy makers separately. RESULTS: Policy makers and researchers differed in their perceptions of HTA research in all items except collaboration in research development and presentation of evidence in easy-to-understand language. Significant differences in KT activities existed in all the six stages except academic translation. Regarding KT determinants, close contact between research unit and policy-making department, relevance of HTA to policy making, and importance of HTA on policy making were considered facilitators by both groups. For researchers, practicality of HTA report and presentation of evidence in easy-to-understand language can facilitate KT. Policy makers, on the other hand, considered an overly pedantic nature of HTA research as an obstacle to effective KT. CONCLUSIONS: Substantial gaps existed between HTA researchers and policy makers regarding the perceptions of HTA research and KT activities. There are also some differences in KT determinants by these two groups. Enhancing collaboration, promoting practicality and policy relevance of HTA research, and making HTA findings easily understood are likely to further the KT of HTA evidence.
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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 | 0,086 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».