Using the Nine Common Themes of Good Practice checklist as a tool for evaluating the research priority setting process of a provincial research and program evaluation program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the context-specific nature of health research prioritization and the obligation to effectively allocate resources to initiatives that will achieve the greatest impact, evaluation of priority setting processes can refine and strengthen such exercises and their outcomes. However, guidance is needed on evaluation tools that can be applied to research priority setting. This paper describes the adaption and application of a conceptual framework to evaluate a research priority setting exercise operating within the public health sector in Ontario, Canada. METHODS: The Nine Common Themes of Good Practice checklist, described by Viergever et al. (Health Res Policy Syst 8:36, 2010) was used as the conceptual framework to evaluate the research priority setting process developed for the Locally Driven Collaborative Projects (LDCP) program in Ontario, Canada. Multiple data sources were used to inform the evaluation, including a review of selected priority setting approaches, surveys with priority setting participants, document review, and consultation with the program advisory committee. RESULTS: The evaluation assisted in identifying improvements to six elements of the LDCP priority setting process. The modifications were aimed at improving inclusiveness, information gathering practices, planning for project implementation, and evaluation. In addition, the findings identified that the timing of priority setting activities and level of control over the process were key factors that influenced the ability to effectively implement changes. CONCLUSIONS: The findings demonstrate the novel adaptation and application of the 'Nine Common Themes of Good Practice checklist' as a tool for evaluating a research priority setting exercise. The tool can guide the development of evaluation questions and enables the assessment of key constructs related to the design and delivery of a research priority setting process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,405 | 0,437 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».