The roles and influence of actors in the uptake of evidence: the case of malaria treatment policy change in Uganda
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Uganda changed its malaria treatment policy in response to evidence of resistance to commonly used antimalarials. The use of evidence in policy development--also referred to as knowledge translation (KT)--is crucial, especially in resource-limited settings. However, KT processes occur amidst a complex web of stakeholder interactions. Stakeholder involvement in evidence generation and in KT activities is essential. In the present study, we explored how stakeholders impacted the uptake of evidence in the malaria treatment policy change in Uganda. METHODS: We employed a qualitative case study methodology involving interviews with key informants and review of documents. A timeline of events was developed, which guided the purposive sampling of respondents and identification of relevant documents. Data were analysed using inductive content analysis techniques. RESULTS: Stakeholders played multiple roles in evidence uptake in the malaria treatment policy change. Donors, the Ministry of Health (MoH), service providers, and researchers engaged in the role of evidence generation. The MoH, parliamentarians, and opinion leaders at the national and local levels engaged in dissemination of evidence. The donors, MoH, researchers, and service providers engaged in the uptake of evidence in policy development and implementation. Stakeholders exerted varying levels of support and influence for different reasons. It is noteworthy that all of the influential stakeholders were divided regarding the best antimalarial alternative to adopt. CONCLUSION: Our results showed a diverse group of stakeholders who played multiple roles, with varying levels of support and influence on the uptake of evidence in the malaria treatment policy change. For a given KT processes, mapping the relevant stakeholders and devising mechanism for their engagement and for how to resolve conflicts of interest and disagreements a priori will enhance uptake of evidence in policy development.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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