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Enregistrement W4247051369 · doi:10.2196/preprints.16268

Perspectives and Experiences of Policy Makers, Researchers, Health Information Technology Professionals, and the Public on Evidence-Based Health Policies: Protocol for a Qualitative Study (Preprint)

2019· preprint· en· W4247051369 sur OpenAlexaffabout
Αναστασία Μαλλίδου, Dzifa Dordunoo, Elizabeth M. Borycki, André Kushniruk, Kirsten Sadeghi-Yekta, Julie Fraser, Sirisha Asuri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensFraser HealthMinistry of HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)Knowledge translationKnowledge managementPublic relationsPreprintStakeholderAccountabilityConceptual frameworkHealth careKnowledge sharingLeverage (statistics)BusinessPolitical scienceSociologyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Evidence-based health policy (EBHP) development is critical to the judicious use of public funds. EBHPs increase transparency, accountability, effectiveness, and efficiency of policies. Encouraging collaboration between researchers or knowledge producers and policy makers is important because both communities have distinct professional cultures, resulting in them working separately without understanding each other. Knowledge sharing is a complex process that requires understanding of cultural aspects that may reduce cultural differences and increase the use of common language. Health information technology (HIT) is a useful tool to increase knowledge translation, which may result in the transparent use of evidence and networking in developing EBHPs. Our vision is to leverage HIT tools for a better health system that includes digitalized, open source, evidence-based, and transparent ways for collaboration and development of robust mechanisms and for sharing of synthesized evidence with knowledge user–friendly forms. OBJECTIVE The aim of this study is to develop a conceptual framework on Knowledge translation and health Information Technology for Transparency (KhITT) in policy making and EBHPs (ie, the KhITT framework). The framework will be informed by the views of four key stakeholder groups (ie, policy makers, knowledge producers, HIT professionals, and the public) toward EBHP. The informants may also describe practices that demonstrate the EBHP development process and suggest technology platforms to enable this process. METHODS We propose an exploratory, descriptive qualitative study to take place in British Columbia, Canada, using in-depth semistructured interviews. To ensure data saturation and trustworthiness, we will use a nonprobability, purposive snowball sample of up to 15 eligible participants in each of the four stakeholder groups. We will analyze the data using content analysis. RESULTS The KhITT framework focuses on various stakeholders’ perspectives to better understand their perceived needs and priorities in identifying issues with EBHP, in order to make informed recommendations. Ethics approval has been obtained by the harmonized Behavioural Research Ethics Board at the University of British Columbia. We anticipate that we will complete data collection and analysis by December 2020. Preliminary results will be published in summer 2021. CONCLUSIONS Our ultimate goal of this study is to develop a conceptual framework and describe the technology platforms that would enable the EBHP process. We anticipate that our rigorous content analysis will be able to produce insights and themes that are able to address our objectives, contribute to an in-depth understanding of the EBHP process within British Columbia, highlight all influential factors, explicitly disseminate and communicate the study results, identify issues with EBHP and provide informed recommendations to address them, and enhance efforts toward transparent EBHPs. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT PRR1-10.2196/16268

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0600,012

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 Opus0,725
Tête enseignante GPT0,742
Écart entre enseignants0,017 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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