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Enregistrement W2783177981 · doi:10.1017/s0266462317003695

VP110 Building Capacity In Health Technology Assessment Through Plain Language

2017· article· en· W2783177981 sur OpenAlexaboutno aff
Kinneret Globerman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlain languageGovernment (linguistics)JargonPublic relationsTerminologyCLARITYHealth technologyPlain EnglishConsistency (knowledge bases)Health carePublic healthPolitical scienceMedical educationMedicineBusinessNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Health Technology Assessments (HTAs) and policy papers are generally written in academic style using industry jargon — pharmaceutical, medical, or scientific terminology — with a generous use of abbreviations. Transforming technical or biomedical data into easily understandable text is a necessity and a challenge for all of us if our goal is to facilitate HTA collaboration beyond borders and integrate HTA into healthcare practice. Many countries have legislated for plain language (PL), and organizations globally are beginning to recognize how it helps in the uptake of information, whether geared to healthcare professionals and all those interested in HTA, or the lay public. METHODS: A preliminary, informal online search for legislative and supporting guidance on PL was conducted, and a query sent out to forty-eight International Network of Agencies for Health Technology Assessment (INAHTA) members. RESULTS: • The United States Plain Writing Act of 2010 has legislated that federal agencies use “clear Government communication that the public can understand and use” (1). Of the twenty-one respondents from INAHTA Listserv, seven use plain language in either their knowledge transfer tools (such as executive and research summaries, booklets and fact sheets, and patient or lay material). • The Government of Canada promotes plain language in all of its communications (2). • McMaster University's 2014 Health Forum on strengthening public and patient engagement in HTA in Ontario supported “clarity and consistency in the use of public- and patient-engagement terminology” in HTAs. • A growing number of international health-related and HTA organizations promote PL in their reports and HTAs to help with their health literacy. • Many pharmaceutical companies encourage PL communication in their writing (3). • Of the eighteen INAHTA responses received, eight reported that they use PL in their report summaries, knowledge transfer materials, and/or patient education tools. CONCLUSIONS: Adopting the practice of clear, straightforward writing and editing in all biomedical communication — including HTAs and journal articles — encourages interaction and engagement among patient, public, and healthcare stakeholders invested in HTAs, and their desire to have measured decision making based on comprehensive, informed, and easily understandable information. However, it remains to be seen if PL will be embraced by organizations worldwide. This preliminary, informal inquiry as to its use suggests that the adoption of PL by governments, HTA organizations, and the scientific community worldwide has not yet been fully embraced.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,016
Communication savante0,0210,024
Science ouverte0,0030,031
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,018

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,422 · 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'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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