Measurement Issues in Dissemination and Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The National Institutes of Health, the Agency for Healthcare Research and Quality, the Centers for Disease Control and Prevention, and a number of private foundations have expressed the need for advancing the science of dissemination and implementation (D&I). Interest in D&I research is present in many countries, including the United Kingdom (UK Center for Reviews and Dissemination, the UK Medical Research Council) and Canada (Canadian Institutes of Health Research). Improving healthcare requires not only effective programs and interventions but also effective strategies to move them into community-based settings of care. But before discrete strategies can be tested for effectiveness, comparative effectiveness, or cost-effectiveness, context, and outcome constructs must be identified and defined in such a way that enables their manipulation and measurement. Measurement is underdeveloped with few psychometrically strong measures and very little attention paid to their pragmatic nature. A variety of tools is needed to capture healthcare access and quality, and no measurement issues are more pressing than those for D&I science.
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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 | 0,757 | 0,860 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,041 |
| Communication savante | 0,027 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».