SUPPORT Tools for evidence-informed health Policymaking (STP) 13: Preparing and using policy briefs to support evidence-informed policymaking
Notice bibliographique
Résumé
This article is part of a series written for people responsible for making decisions about health policies and programmes and for those who support these decision makers. Policy briefs are a relatively new approach to packaging research evidence for policymakers. The first step in a policy brief is to prioritise a policy issue. Once an issue is prioritised, the focus then turns to mobilising the full range of research evidence relevant to the various features of the issue. Drawing on available systematic reviews makes the process of mobilising evidence feasible in a way that would not otherwise be possible if individual relevant studies had to be identified and synthesised for every feature of the issue under consideration. In this article, we suggest questions that can be used to guide those preparing and using policy briefs to support evidence-informed policymaking. These are: 1. Does the policy brief address a high-priority issue and describe the relevant context of the issue being addressed? 2. Does the policy brief describe the problem, costs and consequences of options to address the problem, and the key implementation considerations? 3. Does the policy brief employ systematic and transparent methods to identify, select, and assess synthesised research evidence? 4. Does the policy brief take quality, local applicability, and equity considerations into account when discussing the synthesised research evidence? 5. Does the policy brief employ a graded-entry format? 6. Was the policy brief reviewed for both scientific quality and system relevance?
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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 | 0,419 | 0,675 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,042 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,032 |
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 ».