Proceedings from the 2023 transdisciplinary conference for future leaders in precision public health “Applying Implementation Science to Precision Public Health”
Notice bibliographique
Résumé
Precision public health (PPH) approaches use big data to inform tailored, population-level interventions. The field has roots in genomics, but it has expanded to encompass data-informed public health programs across various types of data or applications. The Precision Public Health Network hosted a 2023 conference focused on implementation science-the study of how to integrate PPH programs into practice. Some implementation needs that emerged across speakers included establishing robust evidence of clinical utility and feasibility, disseminating clinical best practices through guidelines and tools for providers, sharing tools or information to reduce duplicated efforts across settings, and considering context-specific factors. Considering feasibility, setting-specific factors, and meaningful engagement with relevant user groups throughout the research and implementation process are critical to the successful and sustainable implementation of PPH programs. The Network also hosted an interactive workshop to generate ideas and ongoing collaboration on essential outcomes or data measures for PPH programs, and strategies to center health equity in PPH. This conference and workshop are part of the ongoing work of the PPHN to convene experts across disciplines and settings, share knowledge, and galvanize the field of PPH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».