Perspectives and Experiences of Policy Makers, Researchers, Health Information Technology Professionals, and the Public on Evidence-Based Health Policies: Protocol for a Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based health policy (EBHP) development is critical to the judicious use of public funds. EBHPs increase transparency, accountability, effectiveness, and efficiency of policies. Encouraging collaboration between researchers or knowledge producers and policy makers is important because both communities have distinct professional cultures, resulting in them working separately without understanding each other. Knowledge sharing is a complex process that requires understanding of cultural aspects that may reduce cultural differences and increase the use of common language. Health information technology (HIT) is a useful tool to increase knowledge translation, which may result in the transparent use of evidence and networking in developing EBHPs. Our vision is to leverage HIT tools for a better health system that includes digitalized, open source, evidence-based, and transparent ways for collaboration and development of robust mechanisms and for sharing of synthesized evidence with knowledge user-friendly forms. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a conceptual framework on Knowledge translation and health Information Technology for Transparency (KhITT) in policy making and EBHPs (ie, the KhITT framework). The framework will be informed by the views of four key stakeholder groups (ie, policy makers, knowledge producers, HIT professionals, and the public) toward EBHP. The informants may also describe practices that demonstrate the EBHP development process and suggest technology platforms to enable this process. METHODS: We propose an exploratory, descriptive qualitative study to take place in British Columbia, Canada, using in-depth semistructured interviews. To ensure data saturation and trustworthiness, we will use a nonprobability, purposive snowball sample of up to 15 eligible participants in each of the four stakeholder groups. We will analyze the data using content analysis. RESULTS: The KhITT framework focuses on various stakeholders' perspectives to better understand their perceived needs and priorities in identifying issues with EBHP, in order to make informed recommendations. Ethics approval has been obtained by the harmonized Behavioural Research Ethics Board at the University of British Columbia. We anticipate that we will complete data collection and analysis by December 2020. Preliminary results will be published in summer 2021. CONCLUSIONS: Our ultimate goal of this study is to develop a conceptual framework and describe the technology platforms that would enable the EBHP process. We anticipate that our rigorous content analysis will be able to produce insights and themes that are able to address our objectives, contribute to an in-depth understanding of the EBHP process within British Columbia, highlight all influential factors, explicitly disseminate and communicate the study results, identify issues with EBHP and provide informed recommendations to address them, and enhance efforts toward transparent EBHPs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/16268.
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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 | 0,087 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,009 |
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 ».