Health system guidance appraisal—concept evaluation and usability testing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,225 | 0,354 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».