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Enregistrement W2159869120 · doi:10.1186/s13012-014-0188-7

Understanding evidence: a statewide survey to explore evidence-informed public health decision-making in a local government setting

2014· article· en· W2159869120 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésGovernment (linguistics)Public healthExperiential knowledgeHealth administrationHealth services researchEvidence-based practicePublic relationsMedicineHealth informaticsLocal governmentMedical educationPsychologyNursingPolitical scienceAlternative medicinePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The value placed on types of evidence within decision-making contexts is highly dependent on individuals, the organizations in which the work and the systems and sectors they operate in. Decision-making processes too are highly contextual. Understanding the values placed on evidence and processes guiding decision-making is crucial to designing strategies to support evidence-informed decision-making (EIDM). This paper describes how evidence is used to inform local government (LG) public health decisions. METHODS: The study used mixed methods including a cross-sectional survey and interviews. The Evidence-Informed Decision-Making Tool (EvIDenT) survey was designed to assess three key domains likely to impact on EIDM: access, confidence, and organizational culture. Other elements included the usefulness and influence of sources of evidence (people/groups and resources), skills and barriers, and facilitators to EIDM. Forty-five LGs from Victoria, Australia agreed to participate in the survey and up to four people from each organization were invited to complete the survey (n = 175). To further explore definitions of evidence and generate experiential data on EIDM practice, key informant interviews were conducted with a range of LG employees working in areas relevant to public health. RESULTS: In total, 135 responses were received (75% response rate) and 13 interviews were conducted. Analysis revealed varying levels of access, confidence and organizational culture to support EIDM. Significant relationships were found between domains: confidence, culture and access to research evidence. Some forms of evidence (e.g. community views) appeared to be used more commonly and at the expense of others (e.g. research evidence). Overall, a mixture of evidence (but more internal than external evidence) was influential in public health decision-making in councils. By comparison, a mixture of evidence (but more external than internal evidence) was deemed to be useful in public health decision-making. CONCLUSIONS: This study makes an important contribution to understanding how evidence is used within the public health LG context. TRIAL REGISTRATION: ACTRN12609000953235.

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.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,928
Tête enseignante GPT0,745
Écart entre enseignants0,183 · 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