Establishing an Evidence Synthesis Capability For Psychological Health Topics in the Military Health System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To promote evidence-based health care, clinical providers and decision makers rely on scientific evidence to inform best practices. Evidence synthesis (ES) is a key component of this process that serves to inform health care decisions by integrating and contextualizing research findings across studies. OBJECTIVE: This paper describes the process of establishing an ES capability in the Military Health System dedicated to psychological health topics. RESEARCH DESIGNS: The goal of establishing the current ES capability was to facilitate evidence-based decision-making among clinicians, clinic managers, research funders, and policymakers, through the production and dissemination of trustworthy ES reports. We describe how we developed this capability, provide an overview of the types of evidence syntheses products we use to respond to different stakeholders, and detail the procedures established for selecting and prioritizing synthesis topics. RESULTS: We report on the productivity, acceptability, and impact of our efforts. Our reports were used by a variety of stakeholders and working groups, briefed to major committees, included in official reports and policies, and cited in clinical practice guidelines and the peer-reviewed literature. CONCLUSIONS: Our experiences thus far suggest that the current ES capability offers a needed service within our health system. Our framework may help inform other agencies interested in developing or sponsoring a similar capability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,021 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».