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Enregistrement W3108364113 · doi:10.1136/bmjgh-2020-002938

A framework for identifying and learning from countries that demonstrated exemplary performance in improving health outcomes and systems

2020· review· en· W3108364113 sur OpenAlexaff
Austin Carter, Nadia Akseer, Kevin K.W. Ho, Oliver Rothschild, Niranjan Bose, Agnès Binagwaho, Lisa R. Hirschhorn, Matt Price, Kyle Muther, Raj Panjabi, Matthew C. Freeman, Robert A. Bednarczyk, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesGates Ventures
Mots-clésMultidisciplinary approachDisseminationProcess managementManagement scienceKey (lock)Knowledge managementHealth services researchData scienceComputer scienceBusinessPublic relationsMedicinePolitical sciencePublic healthSociologyEngineeringNursingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a framework for conducting and disseminating mixed methods research on positive outlier countries that successfully improved their health outcomes and systems. We provide guidance on identifying exemplar countries, assembling multidisciplinary teams, collecting and synthesising pre-existing evidence, undertaking qualitative and quantitative analyses, and preparing dissemination products for various target audiences. Through a range of ongoing research studies, we illustrate application of each step of the framework while highlighting key considerations and lessons learnt. We hope uptake of this comprehensive framework by diverse stakeholders will increase the availability and utilisation of rigorous and comparable insights from global health success stories.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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