The Diabetes Evaluation Framework for Innovative National Evaluations (DEFINE): Construct and Content Validation Using a Modified Delphi Method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In order to scale-up successful innovations, more evidence is needed to evaluate programs that attempt to address the rising prevalence of diabetes and the associated burdens on patients and the healthcare system. This study aimed to assess the construct and content validity of the Diabetes Evaluation Framework for Innovative National Evaluations (DEFINE), a tool developed to guide the evaluation, design and implementation with built-in knowledge translation principles. METHODS: A modified Delphi method, including 3 individual rounds (questionnaire with 7-point agreement/importance Likert scales and/or open-ended questions) and 1 group round (open discussion) were conducted. Twelve experts in diabetes, research, knowledge translation, evaluation and policy from Canada (Ontario, Quebec and British Columbia) and Australia participated. Quantitative consensus criteria were an interquartile range of ≤1. Qualitative data were analyzed thematically and confirmed by participants. An importance scale was used to determine a priority multi-level indicator set. Items rated very or extremely important by 80% or more of the experts were reviewed in the final group round to build the final set. RESULTS: Participants reached consensus on the content and construct validity of DEFINE, including its title, overall goal, 5-step evaluation approach, medical and nonmedical determinants of health schematics, full list of indicators and associated measurement tools, priority multi-level indicator set and next steps in DEFINE's development. CONCLUSIONS: Validated by experts, DEFINE has the right theoretic components to evaluate comprehensively diabetes prevention and management programs and to support acquisition of evidence that could influence the knowledge translation of innovations to reduce the burden of diabetes.
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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 | 0,322 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».