An overview on health services research in France between 2010 and 2015
Notice bibliographique
Résumé
Background The main objective of this study is to provide a better understanding of health services research (HSR) in France, which is one of the priorities for public health research planning. This field is difficult to define, considering its heterogeneity and the fact that the knowledge produced is not only academic, but also has a strong connection with decision-making. The preliminary findings of this study were presented at the 2016 EUPHA Conference. The final results are now available. Methods A bibliometric analysis was conducted to identify the main poles in knowledge production, the authors’ networks and the subjects of research. Bibliometric tools (VOSViewer and RéseauLu) were used to map the teams involved in France and to classify the keywords found in over 3000 publications (2010-2015). The conduct of semi-structured interviews with 20 researchers and 13 institutional players strengthened the analysis. Results Although insufficient to build a critical mass, research teams from several disciplines are being structured on various topics in the area of HSR in the main cities. The interviews show that the definition of “health services” is vague and underline the blurred lines between research, expertise and evaluation. Furthermore, the field does not seem to be well understood by its evaluators, which makes the maintenance of interdisciplinary research teams complicated. A comparison between the keyword clusters generated for France and those generated for the countries with the highest number of publications (USA, England & Canada) indicates that the French HSR seems more hospital-centred than is the case in other countries. The analysis also reveals a lack of research on methodological aspects. Conclusions This study explains the structure of HSR in France and the specificity of the French publications in this field of research. It shows the obstacles faced by researchers and decision-makers and allows a discussion on how these barriers can be overcome. Key messages: Over the years, a higher number of French stakeholders seem to engage in a more global and structured reflection on health services research. Compared with countries such as the USA, Canada, England or Australia, French health services research seems to be more hospital-centred and less dedicated to methodological aspects.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».