Decision-makers’ experiences with rapid evidence summaries to support real-time evidence informed decision-making in crises: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a clear need for research evidence to drive policymaking and emergency responses so that lives are saved and resources are not wasted. The need for evidence support for health and humanitarian crisis is even more pertinent because of the time and practical constraints that decision-makers in these settings face. To improve the use of research evidence in policy and practice, it is important to provide evidence resources tailored to the target audience. This study aims to gain real-world insights from decision-makers about how they use evidence summaries to inform real-time decision-making in crisis-settings, and to use our findings to improve the format of evidence summaries. METHODS: This study used an explanatory sequential mixed method study design. First, we used a survey to identify the views and experiences of those who were directly involved in crisis response in different contexts, and who may or may not have used evidence summaries. Second, we used the insights generated from the survey to help inform qualitative interviews with decision-makers in crisis-settings to derive an in-depth understanding of how they use evidence summaries and their desired format for evidence summaries. RESULTS: We interviewed 26 decision-makers working in health and humanitarian emergencies. The study identified challenges decision-makers face when trying to find and use research evidence in crises, including insufficient time and increased burden of responsibilities during crises, limited access to reliable internet connection, large volume of data not translated into user friendly summaries, and little information available on preparedness and response measures. Decision-makers preferred the following components in evidence summaries: title, target audience, presentation of key findings in an actionable checklist or infographic format, implementation considerations, assessment of the quality of evidence presented, citation and hyperlink to the full review, funding sources, language of full review, and other sources of information on the topic. Our study developed an evidence summary template with accompanying training material to inform real-time decision-making in crisis-settings. CONCLUSIONS: Our study provided a deeper understanding of the preferences of decision-makers working in health and humanitarian emergencies about the format of evidence summaries to enable real-time evidence informed decision-making.
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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 | 0,266 | 0,399 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».