Research and Advice Giving: A Functional View of Evidence‐Informed Policy Advice in a Canadian Ministry of Health
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: As evidence-based medicine grows in influence and scope, its applicability to health policy prompts two questions: Can the principles and, more specifically, the tools used to bring research into the clinical world apply to civil servants offering advice to politicians? If not, what approach should the evidence-oriented health policy organization take to improve the use of research? METHODS: This article reviews evidence-based medicine and models of research use in policy. Then it reports the results of interviews with civil servants in the Ontario Ministry of Health, which recently adopted a stewardship rather than an operational role, incorporating many evidence-oriented strategies. The interviews focused on functional roles for research-based evidence in policy advice. FINDINGS: The clinical context and tools for evidence-based medicine can rarely be generalized to policy. Most current models of research use offer lessons to researchers wishing to apply their work to policy but little help for civil servants wishing to become more evidence oriented. The interviews revealed functional roles for research in setting agendas (noting upcoming issues and screening interest groups' claims), developing new policies (reducing uncertainty, helping speak truth to power, and preventing repetition and duplication), and monitoring or modifying existing policies (continuously improving programs and creating a culture of inquiry). Each area requires different tools to help filter the push of evidence from researchers and set agendas, to facilitate the urgent pull on relevant research by civil servants developing new policy, and to support ongoing linkage and exchange between civil servants and researchers for monitoring and modifying existing policy. CONCLUSIONS: A functional framework for evidence-informed policy advice is useful for distinguishing the activity from evidence-based medicine and "auditing" the balance of efforts across the different functional roles of research in policy.
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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 | 0,014 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle