The Effect of Standardization in Multicriteria Decision Analysis on Health Policy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Health planners and epidemiologists have begun to use spatial analysis and Geographic Information Systems (GIS) to explore socioeconomic inequalities that can affect population health. In particular, the use of area-based composite indices, also known as deprivation indices, has been effective at incorporating multiple indicators into an analysis. We used GIS-based Multicriteria Decision Analysis (MCDA) to create a weighted index of health service need, and explored the standardization step in MCDA within a geovisualization environment. In a neighbourhood prioritization scenario for the City of Toronto, we implemented an MCDA using two common standardization techniques and three methods for standardizing cost criteria. We compared the resulting scores and rankings of neighbourhoods, and show that standardization is an important consideration in the data analysis process. We conclude with an assessment of the appropriateness of using one technique over the other as well as the potential effect on decision-making related to health policy. Keywords: Multicriteria Decision Analysis, health policy, indicator standardization.
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 | 0,395 | 0,577 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».