Data-driven policy making: a key step for the healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The work presented in this workshop suggest important room for improvement in data-driven health policy making in France and in Germany. We identify data generated by healthcare systems can be mobilized to inform four different aspects of public health and health care policy making: 1. Supporting patient-centered evaluation of healthcare services: micro-level data collection is key to developing evaluation tools which can be used to improve quality of care and patient experience, as evidenced by the development of PROMS and PREMS. 2. Adapting care supply to population needs: meso-level data collection enables local and national policy makers to design and implement healthcare programs and investments which fit population needs. 3. Developing targeted prevention policies: meso-level data collection can also be used to identify health hazards, improve population safety and limit health impact of exposure to sanitary and environmental risks, allowing local and national policy makers to articulate prevention strategies. 4. Informing healthcare research: patient and meso-level data are invaluable resources for health and life-sciences research, supporting identification of biomarkers and development of diagnostic tools and treatment. Additionally, we identify that all four of these aspects of data-driven policy have implications at a local, national, and European level. In light of this, Institut Montaigne strongly advocates for a population-based approach, as implemented in Canada, relying on multiple datasets as well as individual and collective responsibility. We also stress the need for coordination at a European level, aware the current implementation of the European Health Data Space is an opportunity to leverage information from EU-wide databases. Data-driven public health and health care policy is a tool of public value and its use is critical to ensuring resilience of current health systems and addressing future crises.
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 | 0,370 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,039 |
| Communication savante | 0,063 | 0,068 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,055 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».