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Enregistrement W2593423025 · doi:10.1016/j.jcjd.2016.10.011

The Diabetes Evaluation Framework for Innovative National Evaluations (DEFINE): Construct and Content Validation Using a Modified Delphi Method

2017· article· en· W2593423025 sur OpenAlexaffvenue
Jann Paquette‐Warren, Marie Tyler, Meghan Fournie, Stewart B. Harris

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Diabetes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensWestern UniversityCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodMedicineLikert scaleConstruct (python library)Content validityKnowledge translationConstruct validitySet (abstract data type)DelphiScale (ratio)Nominal groupKnowledge managementManagement scienceMedical educationNursingComputer sciencePsychologyPsychometricsArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,322
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3220,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,413
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,111 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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