The Ontario Drug Policy Research Network: Bridging the gap between Research and Drug Policy
Notice bibliographique
Résumé
Policymakers have cited several barriers to using evidence in policy decisions, including lack of research relevance and timeliness. In recent years, several reports have focused on the successes and challenges of researcher-policymaker collaborations, a form of policy engagement intended to help overcome barriers to the use of research evidence in policymaking. Although these reports often demonstrate an increase in research relevance, rarely do they provide concrete methods of enhancing research timeliness, which is surprising given policymakers' expressed need to receive "rapid-response" research. Additionally, the impact of researcher-policymaker collaborations is not well-discussed. In this paper, we aim to describe the collaboration between the Ontario Drug Policy Research Network (ODPRN) and its policymaker partner, the Ontario Public Drug Program (OPDP), with a particular focus on the ODPRN's research methodology and unique rapid-response approach for policy engagement. This approach is illustrated through a specific case example regarding drug funding policies for pulmonary arterial hypertension. Moreover, we discuss the impact of the ODPRN's research on pharmaceutical policy and lessons learned throughout the ODPRN and OPDP's five-year partnership. The described experiences will be valuable to those seeking to enhance evidence uptake in policymaking for immediate policy needs.
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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 | 0,096 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,017 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».