Developing Evidence to Decision Frameworks and an Interactive Evidence to Decision Tool for Making and Using Decisions and Recommendations in Health Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence‐informed health care decisions and recommendations need to be made systematically and transparently. Mediating technology can help manage boundaries between groups making decisions and target audiences, enhancing salience, credibility, and legitimacy for all. This article describes the development of the Evidence to Decision (EtD) framework and an interactive tool to create and use frameworks (iEtD) to support communication in decision making. Methods : Using a human‐centered design approach, we created prototypes employing a broad range of methods to iteratively develop EtD framework content and iEtD tool functionality. Results : We developed tailored EtD frameworks for making evidence‐informed decisions and recommendations about clinical practice interventions, diagnostic and screening tests, coverage, and health system and public health options. The iEtD tool provides functionality for preparing frameworks, using them in group discussions, and publishing output for implementation or adaption. EtD and iEtD are intuitive and useful for producers and users of frameworks, and flexible for use across different types of topics, decisions, and organizations. They bring valued structure to panel discussions and transparency to published output. Conclusion : EtD and iEtD can resolve some of the challenges inherent in multicriteria, multistakeholder decision systems. They are freely available online for all to use at https://ietd.epistemonikos.org/ and https://gradepro.org .
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle