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Enregistrement W2258287894 · doi:10.1186/s13012-016-0373-y

Health systems guidance appraisal—a critical interpretive synthesis

2015· review· en· W2258287894 sur OpenAlexafffund
Denis Ebot Ako-Arrey, Melissa Brouwers, John N. Lavis, Mita Giacomini

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typereview
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-clésCritical appraisalRelevance (law)Health informaticsData extractionGrey literatureProcess (computing)Computer scienceHealth administrationProcess managementMedicineManagement scienceData scienceKnowledge managementPublic healthMEDLINEPolitical scienceAlternative medicinePathologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health systems guidance (HSG) are systematically developed statements that assist with decisions about options for addressing health systems challenges, including related changes in health systems arrangements. However, the development, appraisal, and reporting of HSG poses unique conceptual and methodological challenges related to the varied types of evidence that are relevant, the complexity of health systems, and the pre-eminence of contextual factors. To address this gap, we are conducting a program of research that aims to create a tool to support the appraisal of HSG and further enhance HSG development and reporting. The focus of this paper was to conduct a knowledge synthesis of the published and grey literatures to determine quality criteria (concepts) relevant for this process. METHODS: We applied a critical interpretive synthesis (CIS) approach to knowledge synthesis that enabled an iterative, flexible, and dynamic analysis of diverse bodies of literature in order to generate a candidate list of concepts that will constitute the foundational components of the HSG tool. Using our review questions as compasses, we were able to guide the search strategy to look for papers based on their potential relevance to HSG appraisal, development, and reporting. The search strategy included various electronic databases and sources, subject-specific journals, conference abstracts, research reports, book chapters, unpublished data, dissertations, and policy documents. Screening the papers and data extraction was completed independently and in duplicate, and a narrative approach to data synthesis was executed. RESULTS: We identified 43 papers that met eligibility criteria. No existing review was found on this topic, and no HSG appraisal tool was identified. Over one third of the authors implicitly or explicitly identified the need for a high-quality tool aimed to systematically evaluate HSG and contribute to its development/reporting. We identified 30 concepts that may be relevant to the appraisal of HSG and were able to cluster them into three meaningful domains: process principles, content, and context principles. CONCLUSIONS: Our study showed the role that the quality criteria play in the development, appraisal, and reporting of HSG and demonstrated the link and resonance within and between the various concepts in the three domains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,510
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,728
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5100,728
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,011
Bibliométrie0,0620,041
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0260,016
Science ouverte0,0110,014
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,782
Tête enseignante GPT0,798
Écart entre enseignants0,016 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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