National Public Health Dashboards: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic highlighted the importance of robust public health data systems and the potential utility of data dashboards for ensuring access to critical public health data for diverse groups of stakeholders and decision makers. As dashboards are becoming ubiquitous, it is imperative to consider how they may be best integrated with public health data systems and the decision-making routines of diverse audiences. However, additional progress on the continued development, improvement, and sustainability of these tools requires the integration and synthesis of a largely fragmented scholarship regarding the purpose, design principles and features, successful implementation, and decision-making supports provided by effective public health data dashboards across diverse users and applications. OBJECTIVE: This scoping review aims to provide a descriptive and thematic overview of national public health data dashboards including their purpose, intended audiences, health topics, design elements, impact, and underlying mechanisms of use and usefulness of these tools in decision-making processes. It seeks to identify gaps in the current literature on the topic and provide the first-of-its-kind systematic treatment of actionability as a critical design element of public health data dashboards. METHODS: The scoping review follows the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) guidelines. The review considers English-language, peer-reviewed journal papers, conference proceedings, book chapters, and reports that describe the design, implementation, and evaluation of a public health dashboard published between 2000 and 2023. The search strategy covers scholarly databases (CINAHL, PubMed, Medline, and Web of Science) and gray literature sources and uses snowballing techniques. An iterative process of testing for and improving intercoder reliability was implemented to ensure that coders are properly trained to screen documents according to the inclusion criteria prior to beginning the full review of relevant papers. RESULTS: The search process initially identified 2544 documents, including papers located via databases, gray literature searching, and snowballing. Following the removal of duplicate documents (n=1416), nonrelevant items (n=839), and items classified as literature reviews and background information (n=73), 216 documents met the inclusion criteria: US case studies (n=90) and non-US case studies (n=126). Data extraction will focus on key variables, including public health data characteristics; dashboard design elements and functionalities; intended users, usability, logistics, and operation; and indicators of usefulness and impact reported. CONCLUSIONS: The scoping review will analyze the goals, design, use, usefulness, and impact of public health data dashboards. The review will also inform the continued development and improvement of these tools by analyzing and synthesizing current practices and lessons emerging from the literature on the topic and proposing a theory-grounded and evidence-informed framework for designing, implementing, and evaluating public health data dashboards. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52843.
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
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 | 0,138 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,026 |
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 ».