Evidence for informing health policy development in Low-income Countries (LICs): perspectives of policy actors in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there is a general agreement on the benefits of evidence informed health policy development given resource constraints especially in Low-Income Countries (LICs), the definition of what evidence is, and what evidence is suitable to guide decision-making is still unclear. Our study is contributing to filling this knowledge gap. We aimed to explore health policy actors' views regarding what evidence they deemed appropriate to guide health policy development. METHODS: Using exploratory qualitative methods, we conducted interviews with 51 key informants using an in-depth interview guide. We interviewed a diverse group of stakeholders in health policy development and knowledge translation in the Uganda health sector. Data were analyzed using inductive content analysis techniques. RESULTS: Different stakeholders lay emphasis on different kinds of evidence. While donors preferred international evidence and Ministry of Health (MoH) officials looked to local evidence, district health managers preferred local evidence, evidence from routine monitoring and evaluation, and reports from service providers. Service providers on the other hand preferred local evidence and routine monitoring and evaluation reports whilst researchers preferred systematic reviews and clinical trials. Stakeholders preferred evidence covering several aspects impacting on decision-making highlighting the fact that although policy actors look for factual information, they also require evidence on context and implementation feasibility of a policy decision. CONCLUSION: What LICs like Uganda categorize as evidence suitable for informing policy encompasses several types with no consensus on what is deemed as most appropriate. Evidence must be of high quality, applicable, acceptable to the users, and informing different aspects of decision-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 | 0,139 | 0,206 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,024 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».