Bridging the gaps between research, policy and practice in low- and middle-income countries: a survey of researchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many international statements have urged researchers, policy-makers and health care providers to collaborate in efforts to bridge the gaps between research, policy and practice in low- and middle-income countries. We surveyed researchers in 10 countries about their involvement in such efforts. METHODS: We surveyed 308 researchers who conducted research on one of four clinical areas relevant to the Millennium Development Goals (prevention of malaria, care of women seeking contraception, care of children with diarrhea and care of patients with tuberculosis) in each of 10 low- and middle-income countries (China, Ghana, India, Iran, Kazakhstan, Laos, Mexico, Pakistan, Senegal and Tanzania). We focused on their engagement in three promising bridging activities and examined system-level, organizational and individual correlates of these activities. RESULTS: Less than half of the researchers surveyed reported that they engaged in one or more of the three promising bridging activities: 27% provided systematic reviews of the research literature to their target audiences, 40% provided access to a searchable database of research products on their topic, and 43% established or maintained long-term partnerships related to their topic with representatives of the target audience. Three factors emerged as statistically significant predictors of respondents' engagement in these activities: the existence of structures and processes to link researchers and their target audiences predicted both the provision of access to a database (odds ratio [OR] 2.62, 95% CI 1.30-5.27) and the establishment or maintenance of partnerships (OR 2.65, 95% CI 1.25-5.64); stability in their contacts predicted the provision of systematic reviews (OR 2.88, 95% CI 1.35-6.13); and having managers and public (government) policy-makers among their target audiences predicted the provision of both systematic reviews (OR 4.57, 95% CI 1.78-11.72) and access to a database (OR 2.55, 95% CI 1.20-5.43). INTERPRETATION: Our findings suggest potential areas for improvement in light of the bridging strategies targeted at health care providers that have been found to be effective in some contexts and the factors that appear to increase the prospects for using research in policy-making.
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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 | 0,045 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».