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Enregistrement W2908581175 · doi:10.15171/ijhpm.2018.115

Disease Control Priorities Third Edition: Time to Put a Theory of Change Into Practice Comment on "Disease Control Priorities Third Edition Is Published: A Theory of Change Is Needed for Translating Evidence to Health Policy"

2018· letter· en· W2908581175 sur OpenAlexaff
Wanrudee Isaranuwatchai, Ryan Li, Amanda Glassman, Yot Teerawattananon, Anthony J. Culye, Kalipso Chalkidou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Policy and Management · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésControl (management)Set (abstract data type)DiseaseDisease controlTheory of changeLow and middle income countriesMedicinePublic relationsPolitical sciencePublic economicsManagement scienceEconomic growthComputer scienceDeveloping countryEconomicsManagementEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Disease Control Priorities program (DCP) has pioneered the use of economic evidence in health. The theory of change (ToC) put forward by Norheim is a further welcome and necessary step towards translating DCP evidence into better priority setting in low- and middle-income countries (LMICs). We also agree that institutionalising evidence for informed priority-setting processes is crucial. Unfortunately, there have been missed opportunities for the DCP program to challenge ill-judged global norms about opportunity costs and too little respect has been shown for the wider set of local circumstances that may enable, or disable, the productive application of the DCP evidence base. We suggest that the best way forward for the global health community is a new platform that integrates the many existing development initiatives and that is driven by countries' asks.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,1020,130
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,016

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,134 · 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
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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