Exploring the Impact of Evaluation on Learning and Health Innovation Sustainability: Protocol for a Realist Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Within the Learning Health System (LHS) model, learning routines, including evaluation, allow for continuous incremental change to take place. Within these learning routines, evaluation assists in problem identification, data collection, and data transformation into contextualized information, which is then re-applied to the LHS environment. Evaluation that catalyzes learning and improvement may also contribute to health innovation sustainability. However, there is little consensus as to why certain evaluations seem to support learning and sustainability, while others impede it. This realist synthesis seeks to understand the contextual factors and underlying mechanisms or drivers that best support health systems learning and sustainable innovation. Methods This synthesis will be guided by Pawson and colleagues’ 2005 and Emmel and colleagues’ 2018 guidelines for conducting realist syntheses. The review process will encompass five steps: 1. Scoping the Review, 2. Building Theories, 3. Identifying the Evidence, 4. Evidence Selection and Appraisal, and 5. Data Extraction and Synthesis. An Expert Committee comprised of leaders in evaluation, innovation, sustainability, and realist methodology will guide this synthesis. Review findings will be reported using the RAMESES guidelines. Discussion The use of a realist review will allow for exploration and theorizing about the contextual factors and underlying mechanisms that make evaluations ‘work’ (or ‘not work’) to support learning and sustainability. Depending on results, we will attempt to synthesize findings into a series of recommendations for evaluations with the intention to support health systems learning and sustainability. Finalized results will be presented at national and international conferences, as well as disseminated via a peer-reviewed publication. Systematic review registration : This realist synthesis protocol has been registered with PROSPERO (https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ ID 382690)
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
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 | 0,259 | 0,408 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,021 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».