Local Health Department Accreditation Is Associated With Organizational Supports for Evidence-Based Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent studies show health department accreditation from the U.S. Public Health Accreditation Board (PHAB) drives performance management and quality improvement. Domain 10 of the PHAB standards calls for agencies to use evidence in decision-making. It is unknown whether accreditation is associated with organizational supports for evidence-based decision making (EBDM). Self-report data from a 2017 survey of U.S. local health departments were analyzed to test relationships of accreditation status with organizational supports for EBDM. Methods: A cross-sectional survey was conducted in this observational study. A total of 579 local health departments were invited to complete an online survey; 350 (60.4%) provided complete data for the present study. The dependent variables were six factors of organizational supports for EBDM previously validated through confirmatory factor analyses. Accreditation status (PHAB-accredited, preparing, not preparing) was the independent variable of interest. Logistic regression analyses controlled for governance (presence of a local board of health; state, local, or shared state and local governance) and jurisdiction population size. Results: PHAB-accredited health departments were more likely to report higher capacity for EBDM, resource availability for EBDM, and evaluation capacity than health departments that reported not yet preparing for accreditation. Health departments that reported preparing for PHAB accreditation showed a non-significant pattern of higher perceived supports for EBDM compared to departments not preparing for accreditation. Conclusion: PHAB standards may help stimulate health department organizational supports for EBDM.
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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 | 0,007 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».