Advancing Performance Measurement for Public Health Emergency Preparedness: An Integrated Knowledge Translation Approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Public health emergency management involves the timely translation of relevant evidence and effective coordination of diverse actors. In practice, this can be challenging in the absence of a common framework for action among diverse actors. Aim: To apply an Integrated Knowledge Translation (iKT) approach throughout the development of a conceptual framework and performance measurement indicators for public health emergency preparedness (PHEP), to ensure knowledge generated is relevant and useful to the field. Methods: The iKT approach was initiated by identifying a research question based on priorities from the field. The two phases of the study used participatory research methods as well as active engagement with potential end users at key study milestones. The Structured Interview Matrix (SIM) facilitation technique for focus groups and an expert panel using Delphi methodology were used to define the PHEP framework and performance measurement indicators, respectively. An advisory committee was assembled consisting of potential end-users of the research, in senior positions in applied and decision-making roles. Results: iKT was an essential component for this applied public health project, contributing to and enhancing the relevance of the knowledge generated. iKT contributed to the following: broad national engagement and interest in the study, successful recruitment in both phases, and engagement with decision-makers. This multi-dimensional participatory approach successfully generated knowledge that was important to the field demonstrated by relevance to practice and policy in jurisdictions across Canada. Furthermore, the approach fostered building resilience in local and national communities through collaboration. Discussion: The iKT approach was essential to generating knowledge that is relevant and useful to the field, mainly to promote health system preparedness and resilience. Future research to study the implementation of knowledge will be important to continue addressing the knowledge-to-action gap in health emergency management research.
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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 | 0,186 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».