A new tool to assess community-level evidence to inform public health decision making
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As public health responds to evolving challenges around the globe, it is critical to draw on community-level evidence to inform decisions on emerging needs. There are existing tools for assessing the quality of research evidence, but none that explicitly focus on quality assessment of evidence from community sources, including local health status and ever-changing community and political preferences and actions. Methods The National Collaborating Centre for Methods and Tools (NCCMT) in Canada has developed new tools, called Quality Assessment of Community Evidence (QACE), to help public health decision makers assess the quality of community evidence. The QACE tools were drafted through extensive review of existing frameworks, tools and measures for appraising population health and community evidence, and diverse key informants. We identified three consistent themes that became the core dimensions in these tools. By using the QACE tools, practitioners can answer the question: “Is the quality of this evidence about local context, community needs and political preferences good enough to influence decision making?” Results The QACE tools provide probing questions for each of three dimensions: relevant, trustworthy and equity-informed. Supplementary resources help users delve more deeply into different aspects of quality assessment. The QACE tools are intended for public health practitioners who provide and use evidence to support or make decisions about public health practice and policy, including public health practitioners, senior leaders, policy makers and funders. Conclusions The QACE tool is a new addition to the public health toolbox for evidence-informed decision making, providing questions to ask about evidence from community sources. By using the tool as part of a decision-making process, public health practitioners can be assured that their decisions are based on the best-available evidence for their communities. Key messages The new Quality Assessment of Community Evidence (QACE) tools fill the gap in assessing quality of community-level evidence for public health decision-makers. Community evidence, including local health status and needs and community and political preferences and actions, should be assessed for quality in three critical domains.
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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 | 0,340 | 0,668 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,085 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,022 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».