Climate for evidence informed health system policymaking in Cameroon and Uganda before and after the introduction of knowledge translation platforms: a structured review of governmental policy documents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a scarcity of empirical data on African country climates for evidence-informed health system policymaking (EIHSP) to backup the longstanding reputation that research evidence is not valued enough by health policymakers as an information input.Herein, we assess whether and how changes have occurred in the climate for EIHSP before and after the establishment of two Knowledge Translation Platforms housed in government institutions in Cameroon and Uganda since 2006. METHODS: We merged content analysis techniques and policy sciences analytical frameworks to guide this structured review of governmental policy documents geared at achieving health Millennium Development Goals. We combined i) a quantitative exploration of the usage statistics of research-related words and constructs, citations of types of evidence, and budgets allocated to research-related activities; and (ii) an interpretive exploration using a deductive thematic analysis approach to uncover changes in the institutions, interests, ideas, and external factors displaying the country climate for EIHSP. Descriptive statistics compared quantitative data across countries during the periods 2001-2006 and 2007-2012. RESULTS: We reviewed 54 documents, including 33 grants approved by global health initiatives. The usage statistics of research-related words and constructs showed an increase over time across countries. Varied forms of data, information, or research were instrumentally used to describe the burden and determinants of poverty and health conditions. The use of evidence syntheses to frame poverty and health problems, select strategies, or forecast the expected outcomes has remained sparse over time and across countries. The budgets for research increased over time from 28.496 to 95.467 million Euros (335%) in Cameroon and 38.064 to 58.884 million US dollars (155%) in Uganda, with most resources allocated to health sector performance monitoring and evaluation. The consistent naming of elements pertaining to the climate for EIHSP features the greater influence of external donors through policy transfer. CONCLUSIONS: This structured review of governmental policy documents illustrates the nascent conducive climate for EIHSP in Cameroon and Uganda and the persistent undervalue of evidence syntheses. Global and national health stakeholders should raise the profile of evidence syntheses (e.g., systematic reviews) as an information input when shaping policies and programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
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 | 0,038 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».