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Enregistrement W4416770182 · doi:10.3389/fpubh.2025.1699312

Usability and usefulness of U. S. federal and state public health data dashboards: implications for improving data access and use

2025· article· en· W4416770182 sur OpenAlexaff
Itzhak Yanovitzky, Gretchen Stahlman, Miriam Kim

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityPersonalizationDashboardSet (abstract data type)Public healthWeb usabilityState (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dashboards that afford timely access to credible, relevant, and actionable data can significantly improve public health decision-making at all levels. As dashboards becomes more ubiquitous, it is imperative to proactively consider how they may be optimally designed to be usable and useful to users. Methods: = 210) was utilized to describe and compare common design elements and data characteristics of dashboards. A standardized valid and reliable instrument was used to extract data for assessing dashboards' usability and usefulness. Results: Dashboards are primarily designed for epidemiological surveillance and assessing disparities. Both federal and state dashboards rely heavily on data collected by federal agencies but many state dashboards also draw on local data. Vulnerable subpopulations are underrepresented in data used in dashboards. Federal dashboards score higher than state dashboards on usability but are comparable in usefulness. About one-third of state dashboards are hosted on third-party platforms and are prone to access disruptions. Conclusion: Usability and usefulness of public health dashboards can be significantly enhanced by streamlining and enhancing users' experience and incorporating additional customization and analytical affordances. A uniform set of best-practices and standards for optimizing dashboard design and implementation does not yet exist as research on this topic is lagging. Policy implications: Additional federal and state investments are needed to build and maintain a robust infrastructure for developing, improving, and sustaining public health dashboards and incentivize rigorous, theory grounded research to optimize usability and usefulness of dashboards.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,086
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,216
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0860,216
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,342
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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