Leveraging data visualization to improve the use of data for global health decision-making
Notice bibliographique
Résumé
T he surge of available global health data necessitates developing creative approaches to communicate evidence to decision-makers.This "data revolution" reflects both increased demand for data to assess programs and policies and improved technologies to rapidly collect and disseminate data [1].More available data does not necessarily translate into more evidence-based program and policies in global health.There is limited understanding of how to effectively promote use of data for decision-making [2].Data visualization -the visual representation of data -techniques are increasingly being used in global health.The DHS Program' s STATcompiler (https://www.statcompiler.com/en/) and UNICEF' s Data portal (https://data.unicef.org/)are data exploratory tools that allow users to visualize household survey data collected by these institutions.Dashboards are used by governments in low-and middle-income (LMICs) countries and development partners to present indicators of interest.Dashboards exist for every global health focus area, and sometimes numerous dashboards exist that visualize the same topic.Scorecards, another data visualization technique, are also widely used in global health.For example, the Government of Tanzania has used reproductive, maternal newborn child health (RMNCH) scorecards to track progress towards achieving maternal and child health intervention targets since 2014.This viewpoint describes efforts undertaken by the National Evaluation Platform (NEP) project to strengthen capacity for analysis and communication of RMNCH & nutrition (RMNCH&N) data to inform policy and program planning decisions by governments in four sub-Saharan African countries between 2013-2018.Specifically, this viewpoint aims to describe the evolution of efforts to incorporate data visualization and its impact on communicating actionable key messages to decision makers DATA VISUALIZATION TRAINING FOR NEP COUNTRY TEAMSThe Institute for International Programs at Johns Hopkins University (IIP-JHU) collaborated with government institutions to develop NEPs in Malawi, Mali, Mozambique, and Tanzania.The NEP approach brought together representatives from national statistical offices, government ministries, and public research institutions for training and mentorship activities to systematically identify and answer priority RMNCH&N program and policy questions with diverse data sources [3].Even though participants worked with RMNCH&N data as part of their professional roles, we found that baseline data literacy skills -including identifying and communicating key messages and producing graphs in Excel -were highly variable and generally low [4].An external midterm evaluation across the four NEP countries found that that Leveraging data visualization to improve the use of data for global health decision-making
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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 | 0,031 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».