User-experience testing of an evidence-to-decision framework for selecting essential medicines
Notice bibliographique
Résumé
Essential medicine lists (EMLs) are important medicine prioritization tools used by the World Health Organization (WHO) EML and over 130 countries. The criteria used by WHO's Expert Committee on the Selection and Use of Essential Medicines has parallels to the GRADE Evidence-to-Decision (EtD) frameworks. In this study, we explored the EtD frameworks and a visual abstract as adjunctive tools to strengthen the integrate evidence and improve the transparency of decisions of EML applications. We conducted user-experience testing interviews of key EML stakeholders using Morville's honeycomb model. Interviews explored multifaceted dimensions (e.g., usability) on two EML applications for the 2021 WHO EML-long-acting insulin analogues for diabetes and immune checkpoint inhibitors for lung cancer. Using a pre-determined coding framework and thematic analysis we iteratively improved both the EtD framework and the visual abstract. We coded the transcripts of 17 interviews with 13 respondents in 103 locations of the interview texts across all dimensions of the user-experience honeycomb. Respondents felt the EtD framework and visual abstract presented complementary useful and findable adjuncts to the traditional EML application. They felt this would increase transparency and efficiency in evidence assessed by EML committees. As EtD frameworks are also used in health practice guidelines, including those by the WHO, respondents articulated that the adoption of the EtD by EML applications represents a tangible mechanism to align EMLs and guidelines, decrease duplication of work and improve coordination. Improvements were made to clarify instructions for the EtD and visual abstract, and to refine the design and content included. 'Availability' was added as an additional criterion for EML applications to highlight this criterion in alignment with WHO EML criteria. EtD frameworks and visual abstracts present additional important tools to communicate evidence and support decision-criteria in EML applications, which have global health impact. Access to essential medicines is important for achieving universal health coverage, and the development of essential medicine lists should be as evidence-based and trustworthy as possible.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».