MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1610818562 · doi:10.1186/1471-2458-6-151

Health Research Profile to assess the capacity of low and middle income countries for equity-oriented research

2006· article· en· W1610818562 sur OpenAlexafffund
Peter Tugwell, Chitr Sitthi‐Amorn, Janet Hatcher-roberts, V R Neufeld, P. Makara, Fernándo Muñoz, P Czerny, Vivian Robinson, Yvo Nuyens, Denis Okello

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development CanadaMcMaster UniversityInstitute of Population and Public HealthOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEquity (law)Delphi methodCapacity buildingBiostatisticsHealth services researchMedicineHealth policyPublic healthGlobal healthHealth equityDeveloping countryEconomic growthEnvironmental healthBusinessPolitical scienceNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Commission on Health Research for Development concluded that "for the most vulnerable people, the benefits of research offer a potential for change that has gone largely untapped." This project was designed to assess low and middle income country capacity and commitment for equity-oriented research. METHODS: A multi-disciplinary team with coordinators from each of four regions (Asia, Latin America, Africa and Central and Eastern Europe) developed a questionnaire through consensus meetings using a mini-Delphi technique. Indicators were selected based on their quality, validity, comprehensiveness, feasibility and relevance to equity. Indicators represented five categories that form the Health Research Profile (HRP): 1) Research priorities; 2) Resources (amount spent on research); 3) Production of knowledge (capacity); 4) Packaging of knowledge and 5) Evidence of research impact on policy and equity. We surveyed three countries from each region. RESULTS: Most countries reported explicit national health research priorities. Of these, half included specific research priorities to address inequities in health. Data on financing were lacking for most countries due to inadequate centralized collection of this information. The five main components of HRP showed a gradient where countries scoring lower on the Human Development Index (HDI) had a lower capacity to conduct research to meet local health research needs. Packaging such as peer-reviewed journals and policy forums were reported by two thirds of the countries. Seven out of 12 countries demonstrated impact of health research on policies and reported engagement of stakeholders in this process. CONCLUSION: Only one out of 12 countries indicated there was research on all fronts of the equity debate. Knowledge sharing and management is needed to strengthen within-country capacity for research and implementation to reduce inequities in health. We recommend that all countries (and external agencies) should invest more in building a certain minimum level of national capacity for equity-oriented research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,430
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetGlobal Health and SurgeryTravaux en français237 207