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Enregistrement W3012284495 · doi:10.4018/ijhisi.2020070102

Doing More Than Asking for Opinions

2020· article· en· W3012284495 sur OpenAlexaff
Jessica Elaine Helwig, Katherine E. Bishop-Williams, Lea Berrang‐Ford, Shuaib Lwasa, Didacus B. Namanya

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Healthcare Information Systems and Informatics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderStakeholder engagementCitizen journalismParticipatory evaluationParticipatory action researchKnowledge managementPublic relationsSociologyComputer sciencePolitical scienceSocial scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health information systems (HIS) are used to manage information related to population health. The goal of this research was to conduct an evaluation of a HIS used at a hospital in south-western Uganda using participatory approaches. The evaluation structure was based on guidelines generated by the Center for Disease Control and Prevention and a series of theoretical and methodological concepts regarding participatory engagement that encouraged stakeholder participation throughout the evaluation. The primary objectives were to describe the areas of strength and limitations of the HIS, and develop potential system enhancements. Ultimately, engagement of local staff members throughout each stage of the evaluation resulted in the development of a series of recommendations considered relevant and feasible by local stakeholders. We build on these results by highlighting the value of stakeholder engagement and opportunities to apply participatory and community-based research methods and an Ecohealth framework to an HIS evaluation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,338
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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