Relational aspects of building capacity in economic evaluation in an Australian Primary Health Network using an embedded researcher approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Health organisations are increasingly implementing ‘embedded researcher’ models to translate research into practice. Against specified aims, this paper examines the impact of an embedded researcher model known as the embedded Economist (eE) Program that was implemented in an Australian Primary Health Network (PHN) located in regional New South Wales, Australia. The site, participants, program aims and design are described. Insights into the relational facilitators, challenges and barriers to the integration of economic evaluation perspectives into the work of the PHN are provided. Methods: The eE Program consisted of embedding a lead health economist on site, supported by off-site economists, part-time, for three- and three-quarter months to collaborate with PHN staff. Evaluation of the eE at the PHN included qualitative data collection via semi-structured interviews (N= 34), observations (N=8) and a field diary kept by the embedded economists. A thematic analysis was undertaken through the triangulations. Results: The eE Program successfully met its aims of increasing PHN staff awareness of the value of economic evaluation principles in decision making and their capacity to access and apply these principles. There was also evidence that the program resulted in PHN staff applying economic evaluations when commissioning service providers. Evaluation of the eE identified two key facilitators for achieving these results. First, a highly receptive organisational context characterised by a work ethic, and site processes and procedures that were dedicated to improvement. Second was the development of trusted relationships between the embedded economist and PHN staff that was enabled though: the commitment of the economist to bi-directional learning; facilitating access to economic tools and techniques; personality traits (likeable and enthusiastic); and because the eE provided post-embedding support for PHN projects. Conclusions: This study provides the first detailed case description of an embedded health economics program. The results demonstrate how the process, context and relational factors of engaging and embedding the support of a health economist works and why. The findings reinforce international evidence in this area and are of practical utility to the future deployment of such programs. Trial registration: N.A.
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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 | 0,081 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,018 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».