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Enregistrement W2782761547 · doi:10.1017/s0266462317002641

PP101 A Procedural Method For Networking Local And Regional Stakeholders

2017· article· en· W2782761547 sur OpenAlexaboutno aff
Jean‐François Fisette, Christian Bellemare, Pierre Dagenais, Véronique Déry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Unit (ring theory)Focus groupBusinessHealth careMedicinePublic relationsComputer scienceMedical educationPolitical sciencePsychologyMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In 2015, the province of Québec, Canada went through a major restructuration in its healthcare system which resulted in regional institutional merging. Our hospital-based Health Technology Assessment (HTA) unit is now part of a large network comprising fourteen institutions covering an area of 12,734 km2. This new organizational context poses major challenges in terms of addressing various local needs and for involving stakeholders into our assessments. In this paper we present how we addressed these difficulties. METHODS: This case study presents the procedural method we developed for involving local and regional stakeholders into an HTA concerning the need to extend a regional prenatal ultrasound screening program. We describe how we collected local data and networked local to regional stakeholders for producing the assessment and recommendation. RESULTS: After completion of the literature review on first trimester ultrasound screening, local data from each institution were collected using a combination of focus group meetings with local managers, gynecologists and ultrasound technologists. Overall, fifteen people were consulted on diverse regional sites, including two services users. In order to assess the perception of the results regarding efficacy, users preferences, cost and organizational impact of expanding the screening program, people were asked to complete an online survey. The results of this survey were then used to write a first draft of a recommendation. A second survey was generated in order to obtain agreement of the fifteen people regarding the recommendation. Overall, this method decreased the time required to complete the assessment and reduced project operating costs. However, divergence of opinions may be difficult to resolve by this method and many rounds of consultation may be needed. CONCLUSIONS: Our procedural method using a combination of focus groups and online surveys for collecting local and regional data and opinions from stakeholders and support recommendation, has succeeded to provide well contextualized information for supporting a decision.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,009

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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