Feasibility of a rapid response mechanism to meet policymakers' urgent needs for research evidence about health systems in a low income country: a case study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite the recognition of the importance of evidence-informed health policy and practice, there are still barriers to translating research findings into policy and practice. The present study aimed to establish the feasibility of a rapid response mechanism, a knowledge translation strategy designed to meet policymakers' urgent needs for evidence about health systems in a low income country, Uganda. Rapid response mechanisms aim to address the barriers of timeliness and relevance of evidence at the time it is needed. METHODS: A rapid response mechanism (service) designed a priori was offered to policymakers in the health sector in Uganda. In the form of a case study, data were collected about the profile of users of the service, the kinds of requests for evidence, changes in answers, and courses of action influenced by the mechanism and their satisfaction with responses and the mechanism in general. RESULTS: We found that in the first 28 months, the service received 65 requests for evidence from 30 policymakers and stakeholders, the majority of whom were from the Ministry of Health. The most common requests for evidence were about governance and organization of health systems. It was noted that regular contact between the policymakers and the researchers at the response service was an important factor in response to, and uptake of the service. The service seemed to increase confidence for policymakers involved in the policymaking process. CONCLUSION: Rapid response mechanisms designed to meet policymakers' urgent needs for research evidence about health systems are feasible and acceptable to policymakers in low income countries.
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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 | 0,155 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».