Trustworthy Evidence to Support Quality Digital Healthcare Policy for Underserved Communities: What Needs to Happen to Translate Evidence into Policy?
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explore what is needed to generate quality research to guide evidence-informed digital health policy and call the Canadian community of patients, clinicians, policy (decision) makers and researchers to action in setting digital health research priorities for supporting underserved communities. Using specific examples, we describe how evidence is produced and implemented to guide digital health policy. We study how research environments must change to reflect and include the communities for whom the policy is intended. Our goal is to guide how future evidence reaches policy makers to help them shape healthcare services and how these services are delivered to underserved communities in Canada. Understanding the pathways through which evidence can make a difference to equitable and sustainable digital health policy is vital for guiding the types of research that attract priority resources.
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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 | 0,409 | 0,706 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,035 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».