IMPAACT: IMproving the PArticipAtion of older people in policy decision-making on common health CondiTions – a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rapid population ageing is a demographic trend being experienced and documented worldwide. While increased health screening and assessment may help mitigate the burden of illness in older people, issues such as misdiagnosis may affect access to interventions. This study aims to elicit the values and preferences of evidence-informed older people living in the community on early screening for common health conditions (cardiovascular disease, diabetes, dementia and frailty). The study will proceed in three Phases: (1) generating recommendations of older people through a series of Citizens' Juries; (2) obtaining feedback from a diverse range of stakeholder groups on the jury findings; and (3) co-designing a set of Knowledge Translation resources to facilitate implementation into research, policy and practice. Conditions were chosen to reflect common health conditions characterised by increasing prevalence with age, but which have been underexamined through a Citizens' Jury methodology. METHODS AND ANALYSIS: This study will be conducted in three Phases-(1) Citizens' Juries, (2) Policy Roundtables and (3) Production of Knowledge Translation resources. First, older people aged 50+ (n=80), including those from traditionally hard-to-reach and diverse groups, will be purposively recruited to four Citizen Juries. Second, representatives from a range of key stakeholder groups, including consumers and carers, health and aged care policymakers, general practitioners, practice nurses, geriatricians, allied health practitioners, pharmaceutical companies, private health insurers and community and aged care providers (n=40) will be purposively recruited for two Policy Roundtables. Finally, two researchers and six purposively recruited consumers will co-design Knowledge Translation resources. Thematic analysis will be performed on documentation and transcripts. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval has been obtained through the Torrens University Human Research Ethics Committee. Participants will give written informed consent. Findings will be disseminated through development of a policy brief and lay summary, peer-reviewed publications, conference presentations and seminars.
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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 | 0,088 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,019 |
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 ».