Connections between health research systems and decision-making spaces: lessons from the COVID-19 pandemic in the province of Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic allowed for exceptional decision-making power to be placed in the hands of public health departments. Data and information were widely disseminated in the media and on websites. While the improvement of pandemic management is still a learning curve, the ecosystem perspective - that is, the interconnection of academic health research systems and decision-making spaces - has received little attention. In this commentary, we look at the mechanisms in place, or not, in Canada for ensuring decision-making spheres can "speak" to academic research systems. We look at the thick walls that are still in place between health research systems and decision-making spaces. More precisely, we discuss three organizational flaws that we identified in the evidence-informed decision-making ecosystem of Québec and, more broadly, Canada. We introduce some inspiring measures that other countries have implemented to better link evidence and public health decision-making during health crises. The observed flaws and options are related to the vitality of early information sharing relays, the cross-sectional capacity to issue opinions, and the collection and integration of hard and soft data.
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,024 |
| Communication savante | 0,017 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».