Evidence for Health I: Producing evidence for improving health and reducing inequities
Notice bibliographique
Résumé
In an ideal world, researchers and decision-makers would be involved from the outset in co-producing evidence, with local health needs assessments informing the research agenda and research evidence informing the actions taken to improve health. The first step in improving the health of individuals and populations is therefore gaining a better understanding of what the main health problems are, and of these, which are the most urgent priorities by using both quantitative data to develop a health portrait and qualitative data to better understand why the local population thinks that addressing certain health challenges should be prioritized in their context. Understanding the causes of these health problems often involves analytical research, such as case-control and cohort studies, or qualitative studies to better understand how more complex exposures lead to specific health problems (e.g. by interviewing local teenagers discovering that watching teachers smoke in the school yard, peer pressure, and media influence smoking initiation among youth). Such research helps to develop a logic model to better map out the proximal and distal causes of poor health and to determine potential pathways for intervening and impacting health outcomes. Rarely is there a single 'cure' or stand-alone intervention, but rather, a continuum of strategies are needed from diagnosis and treatment of patients already affected, to disease prevention, health promotion and addressing the upstream social determinants of health. Research for developing and testing more upstream interventions must often go beyond randomized controlled trials, which are expensive, less amenable to more complex interventions, and can be associated with certain ethical challenges. Indeed, a much neglected area of the research cycle is implementation and evaluation research, which often involves quasi-experimental research study designs as well as qualitative research, to better understand how to derive the greatest benefit from existing interventions and ways of maximizing health improvements in specific local contexts. There is therefore a need to alter current incentive structures within the research enterprise to place greater emphasis on implementation and evaluation research conducted in collaboration with knowledge users who are in a position to use the findings in practice to improve health.
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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 | 0,349 | 0,629 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,035 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».