MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391785731 · doi:10.1186/s12961-024-01105-x

Production and use of rapid responses during the COVID-19 pandemic in Quebec (Canada): perspectives from evidence synthesis producers and decision makers

2024· article· en· W4391785731 sur OpenAlexafffundabout
Esther Mc Sween-Cadieux, Julie Lane, Quan Nha Hong, Andrée‐Anne Houle, François Lauzier‐Jobin, Eliane Saint-Pierre Mousset, Ollivier Prigent, Saliha Ziam, Thomas G. Poder, Alain Lesage, Pierre Dagenais

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversité TÉLUQCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésThematic analysisMandatePandemicContext (archaeology)Health administrationPublic relationsRigourHealth services researchKnowledge translationPublic healthQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessMedicinePolitical scienceKnowledge managementNursingSociologyInfectious disease (medical specialty)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has required evidence to be made available more rapidly than usual, in order to meet the needs of decision makers in a timely manner. These exceptional circumstances have caused significant challenges for organizations and teams responsible for evidence synthesis. They had to adapt to provide rapid responses to support decision-making. This study aimed to document (1) the challenges and adaptations made to produce rapid responses during the pandemic, (2) their perceived usefulness, reported use and factors influencing their use and (3) the methodological adaptations made to produce rapid responses. METHODS: A qualitative study was conducted in 2021 with eight organizations in the health and social services system in Quebec (Canada), including three institutes with a provincial mandate. Data collection included focus groups (n = 9 groups in 8 organizations with 64 participants), interviews with decision makers (n = 12), and a document analysis of COVID-19 rapid responses (n = 128). A thematic analysis of qualitative data (objectives 1 and 2) and a descriptive analysis of documents (objective 3) were conducted. RESULTS: The results highlight the teams and organizations' agility to deal with the many challenges encountered during the pandemic (e.g., increased their workloads, adoption of new technological tools or work processes, improved collaboration, development of scientific monitoring, adaptation of evidence synthesis methodologies and products). The challenge of balancing rigor and speed was reported by teams and organizations. When available at the right time, rapid responses have been reported as a useful tool for informing or justifying decisions in a context of uncertainty. Several factors that may influence their use were identified (e.g., clearly identify needs, interactions with producers, perceived rigor and credibility, precise and feasible recommendations). Certain trends in the methodological approaches used to speed up the evidence synthesis process were identified. CONCLUSIONS: This study documented rapid responses producers' experiences during the COVID-19 pandemic in Quebec, and decision makers who requested, consulted, or used these products. Potential areas of improvements are identified such as reinforce coordination, improve communication loops, clarify guidelines or methodological benchmarks, and enhance utility of rapid response products for decision makers.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Qualitatiflow
gptMétarechercheCommunication savante
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Observationnelmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,254
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,305
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2540,305
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0170,012
Communication savante0,0220,005
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,805
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheCommunication savante

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeQualitatif · Observationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Research Policy and SystemsMême sujetHealth Policy Implementation ScienceCatégorieMétarechercheTravaux en français237 207