Developing Evidence to Support Policy: Protocol for the StrAtegic PoLicy EvIdence-Based Evaluation CeNTer (SALIENT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All federal agencies are required to support appropriation requests with evidence and evaluation (US Public Law 115-435; the Evidence Act). The StrAtegic PoLicy EvIdence-Based Evaluation CeNTer (SALIENT) is 1 of 6 centers that help the Department of Veterans Affairs (VA) meet this requirement. OBJECTIVE: Working with the existing VA evaluation structure, SALIENT evaluations will contribute to (1) optimize policies and programs for veteran populations; (2) improve outcomes regarding health, equity, cost, and provider well-being; (3) advance the science of dissemination and knowledge translation; and (4) expand the implementation and dissemination science workforce. METHODS: We leverage the Lean Sprint methodology (iterative, incremental, rule-governed approach to clearly defined, and time-boxed work) and 3 cores to develop our evaluation plans collaboratively with operational partners and key stakeholders including veterans, policy experts, and clinicians. The Operations Core will work with evaluation teams to develop timelines, facilitate work, monitor progress, and guide quality improvement within SALIENT. The Methods Core will work with evaluation teams to identify the most appropriate qualitative, quantitative, and mixed methods approaches to address each evaluation, ensure that the analyses are conducted appropriately, and troubleshoot when problems with data acquisition and analysis arise. The Knowledge Translation (KT) Core will target key partners and decision makers using a needs-based market segmentation approach to ensure that needs are incorporated in the dissemination of knowledge. The KT Core will create communications briefs, playbooks, and other materials targeted at these market segments to facilitate implementation of evidence-based practices and maximize the impact of evaluation results. RESULTS: The SALIENT team has developed a center infrastructure to support high-priority evaluations, often to be responsive to shifting operational needs and priorities. Our team has engaged in our core missions and operations to rapidly evaluate a high-priority areas, develop a comprehensive Lean Sprint systems redesign approach to training, and accelerate rapid knowledge translation. CONCLUSIONS: With an array of interdisciplinary expertise, operational partnerships, and integrated resources, SALIENT has an established and evolving infrastructure to rapidly develop and implement high-impact evaluations. Projects are developed with sustained efficiency approaches that can pivot to new priorities as needed and effectively translate knowledge for key stakeholders and policy makers, while creating a learning health system infrastructure to foster the next generation of evaluation and implementation scientists. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/59830.
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 | 0,179 | 0,254 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,189 | 0,053 |
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 ».