Initiatives supporting evidence informed health system policymaking in Cameroon and Uganda: a comparative historical case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a scarcity of empirical data on institutions devoted to knowledge brokerage and their influence in Africa. Our objective was to describe two pioneering Knowledge Translation Platforms (KTPs) supporting evidence informed health system policymaking (EIHSP) in Cameroon and Uganda since 2006. METHODS: This comparative historical case study of Evidence Informed Policy Network (EVIPNet) Cameroon and Regional East African Community Health Policy Initiative (REACH-PI) Uganda using multiple methods comprised (i) a descriptive documentary analysis for a narrative historical account, (ii) an interpretive documentary analysis of the context, profiles, activities and outputs inventories and (iii) an evaluative survey of stakeholders exposed to evidence briefs produced and policy dialogues organized by the KTPs. RESULTS: Both initiatives benefited from the technical and scientific support from the global EVIPNet resource group. EVIPNet Cameroon secretariat operates with a multidisciplinary group of part-time researchers in a teaching hospital closely linked to the ministry of health. REACH-PI Uganda secretariat operates with a smaller team of full time staff in a public university. Financial resources were mobilized from external donors to scale up capacity building, knowledge management, and linkage and exchange activities. Between 2008 and 2012, twelve evidence briefs were produced in Cameroon and three in Uganda. In 2012, six rapid evidence syntheses in response to stakeholders' urgent needs were produced in Cameroon against 73 in Uganda between 2010 and 2012. Ten policy dialogues (seven in Cameroon and three in Uganda) informed by pre-circulated evidence briefs were well received. Both KTPs contributed to developing and testing new resources and tools for EIHSP. A network of local and global experts has created new spaces for evidence informed deliberations on priority health policy issues related to MDGs. CONCLUSION: This descriptive historical account of two KTPs housed in government institutions in Africa illustrates how the convergence of local and global factors and agents has enabled in-country efforts to support evidence-informed deliberations on priority health policy issues and lays the ground for further work to assess their influence on the climate for EIHSP and specific health policy processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,041 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».