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Enregistrement W3088222585 · doi:10.3917/spub.202.0221

Cadre stratégique pour soutenir l’évaluation des projets complexes et innovants en santé numérique

2020· article· fr· W3088222585 sur OpenAlexaffabout
Hassane Alami, Jean‐Paul Fortin, Marie‐Pierre Gagnon, Lise Lamothe, El Kebir Ghandour, Mohamed Ali Ag Ahmed, Denis Roy

Notice bibliographique

RevueSanté Publique · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensInstitut National d'Excellence en Santé et en Services SociauxUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemValuation (finance)Digital healthPolitical scienceReflection (computer programming)BusinessHealth careRegional scienceWelfare economicsSociologyComputer scienceKnowledge managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital technologies play a central role in strategies to improve access, quality and efficiency of health care and services. However, many digital health projects have failed to become sustainable and spread across health organizations and systems. This situation is partly due to the fact that these projects are often developed and evaluated by reducing the issues linked mainly to the technological dimension. Such tradition has paid little attention to the fact that technology is introduced into pluralistic and complex sociotechnical systems such as health organizations and systems. The aim of this article is to propose practical and theorical, non-prescriptive, elements of reflection that can serve as a basis for evaluating complex and innovative digital health projects. This reflection builds on the lessons learned from the application of a strategic framework for evaluating three major complex and innovative digital health projects in Quebec over the last 15 years.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,226 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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