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Enregistrement W2508474559 · doi:10.1186/s13012-016-0472-9

Designing a rapid response program to support evidence-informed decision-making in the Americas region: using the best available evidence and case studies

2015· review· en· W2508474559 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesPan American Health OrganizationMinistério da SaúdeMcMaster University
Mots-clésOperationalizationManagement scienceEvidence-based practiceHealth administrationHealth informaticsEvidence-based medicineBest practiceHealth services researchMedicineSystematic reviewProcess managementComputer sciencePublic healthMEDLINENursingAlternative medicinePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this work was to inform the design of a rapid response program to support evidence-informed decision-making in health policy and practice for the Americas region. Specifically, we focus on the following: (1) What are the best methodological approaches for rapid reviews of the research evidence? (2) What other strategies are needed to facilitate evidence-informed decision-making in health policy and practice? and (3) How best to operationalize a rapid response program? METHODS: The evidence used to inform the design of a rapid response program included (i) two rapid reviews of methodological approaches for rapid reviews of the research evidence and strategies to facilitate evidence-informed decision-making, (ii) supplementary literature in relation to the "shortcuts" that could be considered to reduce the time needed to complete rapid reviews, (iii) four case studies, and (iv) supplementary literature to identify additional operational issues for the design of the program. RESULTS: There is no agreed definition of rapid reviews in the literature and no agreed methodology for conducting them. Better reporting of rapid review methods is needed. The literature found in relation to shortcuts will be helpful in choosing shortcuts that maximize timeliness while minimizing the impact on quality. Evidence for other strategies that can be used concurrently to facilitate the uptake of research evidence, including evidence drawn from rapid reviews, is presented. Operational issues that need to be considered in designing a rapid response program include the implications of a "user-pays" model, the importance of recruiting staff with the right mix of skills and qualifications, and ensuring that the impact of the model on research use in decision-making is formally evaluated. CONCLUSIONS: When designing a new rapid response program, greater attention needs to be given to specifying the rapid review methods and reporting these in sufficient detail to allow a quality assessment. It will also be important to engage in other strategies to facilitate the uptake of the rapid reviews and to evaluate the chosen model in order to make refinements and add to the evidence base for evidence-informed decision-making.

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.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,946
Tête enseignante GPT0,802
Écart entre enseignants0,144 · 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