What makes COVID-19 dashboards actionable? Lessons learned from international and country-specific studies of COVID-19 dashboards and with dashboard developers in the WHO European Region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although COVID-19 dashboards may be widely accessible, their effective use to modify the course of the pandemic through the translation of data to information, information to opinions, and opinions to decision-making is determined by their actionability. To be actionable, the information should be both fit for purpose-meeting a specific information need-and fit for use-placing the right information into the right hands at the right time and in a manner that can be understood. Recognizing the sustained importance of COVID-19 dashboards as a tool for pandemic reporting, studies to describe this landscape and take stock of experiences are of critical importance for better preparedness in future public health crises. Since early 2020, the international network of healthcare performance intelligence researchers-HealthPros-in collaboration with partners including the WHO Regional Office for Europe, have worked to systematically study the actionability of COVID-19 dashboards by comparatively studying their composition, changes over time and development process. In this presentation, results from this series of research will be summarized. Topics to be covered include: A summary of seven key features constituting actionable dashboards resulting from a descriptive assessment and scoring of 158 dashboards from more than 53 countries worldwide. Insights into changes to dashboards over the course of 2020-21 from country-specific studies in Canada, the Netherlands and Italy. Lessons learned from the perspective of COVID-19 national, governmental dashboard developers in the WHO European Region, including key enablers and barriers to the development, maintenance and evolution of dashboards over the course of the pandemic.
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 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 | 0,192 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».