Impact of research on the Support Program for the Institutional Development of the SUS (Unified Health System)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Measuring the impact of investment in research can contribute to a better understanding of the achievement of results in health systems and to guide the management of resources for priority areas. This study sought to evaluate the impact of ‘advances in knowledge’ produced by research on health funded by the Support Program for the Institutional Development of the Unified Health System (Proadi-SUS) between 2009 and 2014 in Brazil. It is an evaluative investigation based on the institutional records of project monitoring and accountability reports presented by the research institutions. The impact analysis used some of the indicators proposed by the adapted health research evaluation model of the Canadian Academy of Health Sciences (CAHS). The global investments were of R$ 66.49 million in 46 investigations and identified 12 subject areas, distributed in five types of studies. The main area was cardiology. The impact analysis identified the results of 28 projects (60.8%). It was possible to observe potential advances in knowledge in the field of chronic non-infectious diseases. The transfer of knowledge generated by these surveys and the impact of investing on informed decision-making and health sector benefits have not been measured and remain challenges for an effective evaluation of the program. Studies that evaluate the use of evidence produced in clinical practice and management can help understand the impact of research funded by the Proadi-SUS in other dimensions.
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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 | 0,010 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».