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Enregistrement W3007530048 · doi:10.23970/ahrqepcwhitepaper2

Understanding Health Systems' Use of and Need for Evidence To Inform Decisionmaking

2017· report· en· W3007530048 sur OpenAlexfundno aff
C Michael White, Gillian Sanders Schmidler, Mary Butler, Zhen Wang, Karen A. Robinson, Matthew D. Mitchell, Nancy D Berkman, Jillian T. Henderson, Celia Fiordalisi, Lisa Hartling, Sydne J Newberry, Jeanne‐Marie Guise, Amanda E. Borsky, David W. Niebuhr, Diana T. Pham, Aysegul Gozu, Suchitra Iyer, Lionel L. Bañez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJohns Hopkins UniversityUniversity of ConnecticutUniversity of PennsylvaniaUniversity of AlbertaBrown UniversityKaiser PermanenteAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésData scienceManagement scienceComputer sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structured Abstract Background According to the Health and Medicine Division of the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, in order for health care systems to improve health quality, outcomes, cost, and equity there needs to be a process for transmitting new knowledge into everyday care. Systematic reviews are one potential source of knowledge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,527
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,527
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,938
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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