* 2012 The Author(s). This article is published with open access at Springerlink.com The Right Kind of Evidence—Integrating, Measuring, and Making It Count in Health Equity Research
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT As health equity researchers, we need to produce research that is useful, policy-relevant, able to be understood and applied, and uses integrated knowledge translation (KT) approaches. The Manitoba Centre for Health Policy and its history of working with provincial government as well as regional health authorities is used as a case study of integrated KT. Whether or not health equity research “takes the day” around the decision-making table may be out of our realm, but as scientists, we need to ensure that it is around the table, and that it is understood and told in a narrative way. However, our conventional research metrics can sometimes get in the way of practicality and clear understanding. The use of relative rates, relative risks, or odds ratios can actually be detrimental to furthering political action. In the policy realm, showing the rates by socioeconomic group and trends in those rates, as well as incorporating information on absolute differences, may be better understood intuitively when discussing inequity. Health equity research matters, and it particularly matters to policy-makers and planners at the top levels of decision-making. We need to ensure that our messages are based on strong evidence, presented in ways that do not undermine the message itself, and incorporating integrated KT models to ensure rapid uptake and application in the real world.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,397 | 0,218 |
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 ».