The making of nursing practice Law in Lebanon: a policy analysis case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-informed decisions can strengthen health systems, improve health, and reduce health inequities. Despite the Beijing, Montreux, and Bamako calls for action, literature shows that research evidence is underemployed in policymaking, especially in the East Mediterranean region (EMR). Selecting the draft nursing practice law as a case study, this policy analysis exercise aims at generating in-depth insights on the public policymaking process, identifying the factors that influence policymaking and assessing to what extent evidence is used in this process. METHODS: This study utilized a qualitative research design using a case study approach and was conducted in two phases: data collection and analysis, and validation. In the first phase, data was collected through key informant interviews that covered 17 stakeholders. In the second phase, a panel discussion was organized to validate the findings, identify any gaps, and gain insights and feedback of the panelists. Thematic analysis was conducted and guided by the Walt & Gilson's "Policy Triangle Framework" as themes were categorized into content, actors, process, and context. RESULTS: Findings shed light on the complex nature of health policymaking and the unstructured approach of decision making. This study uncovered the barriers that hindered the progress of the draft nursing law and the main barriers against the use of evidence in policymaking. Findings also uncovered the risk involved in the use of international recommendations without the involvement of stakeholders and without accounting for contextual factors and implementation barriers. Findings were interpreted within the context of the Lebanese political environment and the power play between stakeholders, taking into account equity considerations. CONCLUSIONS: This policy analysis exercise presents findings that are helpful for policymakers and all other stakeholders and can feed into revising the draft nursing law to reach an effective alternative that is feasible in Lebanon. Our findings are relevant in local and regional context as policymakers and other stakeholders can benefit from this experience when drafting laws and at the global context, as international organizations can consider this case study when developing global guidance and recommendations.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».