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Enregistrement W2567164440 · doi:10.1017/s1463423616000438

Variation matters and should be included in health care research for comparison of outcomes

2016· article· en· W2567164440 sur OpenAlexaff
Chris van Weel, Robyn Tamblyn, Deborah Turnbull

Notice bibliographique

RevuePrimary Health Care Research & Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitute of Health Services and Policy ResearchCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth carePsychological interventionContext (archaeology)Set (abstract data type)PsychologyMedicineNursingPublic economicsEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health care is provided under the conditions in which people live and under the rules and regulations of a prevailing health system. As a consequence, 'local' circumstances are an important determinant of the actual care that can be provided and its effects on the health of individuals and populations. This plays in particular, but not exclusively, a role in community-based primary health care. Although this is generally accepted, there is little insight in the impact of the setting and context in which health care is provided on the outcome of care. Aim This paper argues the case to use this natural variation within and between countries as an opportunity to be used as a form of natural experiment in health research. Arguments We argue that analysing and comparing outcomes across settings, that is comparative outcomes of interventions that have been performed under different health care conditions will improve the understanding of how the real-life setting in which health care is provided - including the health system, the socio-economic circumstances and prevailing cultural values - do determine outcome of care. Recommendations To facilitate comparison of research findings across health systems and different socio-economic and cultural contexts, we recommend a more detailed reporting of the conditions and circumstances under which health research has been performed. A set of core variables is proposed for studies in primary health care.

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 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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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