Interactive visualization of public health indicators to support policymaking: An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine the use of interactive visualizations to represent data/information related to social determinants of health and public health indicators, and to investigate the benefits of such visualizations for health policymaking. METHODS: The study developed a prototype for an online interactive visualization tool that represents the social determinants of health. The study participants explored and used the tool. The tool was evaluated using the informal user experience evaluation method. This method involves the prospective users of a tool to use and play with it and their feedback to be collected through interviews. RESULTS: Using visualizations to represent and interact with health indicators has advantages over traditional representation techniques that do not allow users to interact with the information. Communicating healthcare indicators to policymakers is a complex task because of the complexity of the indicators, diversity of audiences, and different audience needs. This complexity can lead to information misinterpretation, which occurs when users of the health data ignore or do not know why, where, and how the data has been produced, or where and how it can be used. CONCLUSIONS: Public health policymaking is a complex process, and data is only one element among others needed in this complex process. Researchers and healthcare organizations should conduct a strategic evaluation to assess the usability of interactive visualizations and decision support tools before investing in these tools. Such evaluation should take into consideration the cost, ease of use, learnability, and efficiency of those tools, and the factors that influence policymaking.
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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 | 0,021 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».