A Canadian model for providing high-quality, timely and relevant evidence to meet health system decision-maker needs: the SPOR Evidence Alliance
Notice bibliographique
Résumé
Canada has made great progress in synthesizing, disseminating, and integrating research findings into health systems and clinical decision-making; yet gaps exist in the research-to-practice continuum. The Strategy for Patient-Oriented Research (SPOR) Evidence Alliance aims to help close gaps by providing decision-makers with evidence that is timely, context sensitive, and demand driven to better inform patient-oriented practices and policies in health systems. In this article, we introduce a model established in Canada to support decision-maker needs for high-quality evidence that is patient oriented to enhance health systems performance. We provide an overview of how this model was implemented, who is involved, who it serves, as well as its organizational structure and remit. We discuss key milestones achieved to date and the impact this initiative has made within the health research community. The strength of the SPOR Evidence Alliance lies in its unique ability to simultaneously: ( i) serve as a national platform for researchers to stay connected and collaborate to minimize duplication of efforts and ( ii) facilitate access to research knowledge for patient partners and decision-makers. In doing so, the SPOR Evidence Alliance is supporting health policy and practice decisions that support and strengthen Canada's dynamic health systems.
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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 | 0,135 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,023 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».