MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2229345705 · doi:10.1186/s13012-015-0365-3

Health system guidance appraisal—concept evaluation and usability testing

2015· article· en· W2229345705 sur OpenAlexafffund
Denis Ebot Ako-Arrey, Melissa Brouwers, John N. Lavis, Mita Giacomini

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Hospital
Organismes subventionnairesPan American Health OrganizationCanadian Institutes of Health ResearchUniversidad de AntioquiaLanzhou UniversityMcMaster UniversityCancer Care OntarioNational Institute for Health and Care ExcellenceAmerican University of BeirutLondon School of Hygiene and Tropical MedicineWorld Health Organization
Mots-clésUsabilityMedicineHealth informaticsHealth administrationQuality (philosophy)Relevance (law)Test (biology)Medical educationHealth services researchProcess managementApplied psychologyMedical physicsPublic healthNursingPsychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health system guidance (HSG) provides recommendations aimed to address health system challenges. However, there is a paucity of methods to direct, appraise, and report HSG. Earlier research identified 30 candidate criteria (concepts) that can be used to evaluate the quality of HSG and guide development and reporting requirements. The objective of this paper was to describe two studies aimed at evaluating the importance of these 30 criteria, design a draft HSG appraisal tool, and test its usability. METHODS: This study involved a two-step survey process. In step 1, respondents rated the 30 concepts for appropriateness to, relevance to, and priority for health system decisions and HSG. This led to a draft tool. In step 2, respondents reviewed HSG documents, appraised them using the tool, and answered a series of questions. Descriptive analyses were computed. RESULTS: Fifty participants were invited in step 1, and we had a response rate of 82 %. The mean response rates for each concept within each survey question were universally favorable. There was also an overall agreement about the need for a high-quality tool to systematically direct the development, appraisal, and reporting of HSG. Qualitative feedback and a consensus process by the team led to refinements to some of the concepts and the creation of a beta (draft) version of the HSG tool. In step 2, 35 participants were invited and we had a response rate of 74 %. Exploratory analyses showed that the quality of the HSGs reviewed varied as a function of the HSG item and the specific document assessed. A favorable consensus was reached with participants agreeing that the HSG items were easy to understand and easy to apply. Moreover, the overall agreement was high for the usability of the tool to systematically direct the development (85 %), appraisal (92 %), and reporting (81 %) of HSG. From this process, version 1.0 of the HSG appraisal tool was generated complete with 32 items (and their descriptions) and 4 domains. CONCLUSIONS: The final tool, named the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation for Health Systems (AGREE-HS) (version 1), defines expectations of HSG and facilitates informed decisions among policymakers on health system delivery, financial, and governance arrangements.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,845
Tête enseignante GPT0,770
Écart entre enseignants0,075 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImplementation ScienceMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207