Use of health systems and policy research evidence in the health policymaking in eastern Mediterranean countries: views and practices of researchers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited research exists on researchers' knowledge transfer and exchange (KTE) in the eastern Mediterranean region (EMR). This multi-country study explores researchers' views and experiences regarding the role of health systems and policy research evidence in health policymaking in the EMR, including the factors that influence health policymaking, barriers and facilitators to the use of evidence, and the factors that increase researchers' engagement in KTE. METHODS: Researchers who published health systems and policy relevant research in 12 countries in the EMR (Bahrain, Egypt, Iran, Jordan, Lebanon, Libya, Morocco, Oman, Palestine, Sudan, Syria, and Yemen) were surveyed. Descriptive analysis and Linear Mixed Regression Models were performed for quantitative sections and the simple thematic analysis approach was used for open-ended questions. RESULTS: A total of 238 researchers were asked to complete the survey (response rate 56%). Researchers indicated transferring results to other researchers (67.2%) and policymakers in the government (40.5%). Less than one-quarter stated that they produced policy briefs (14.5%), disseminated messages that specified possible actions (24.4%), interacted with policymakers and stakeholders in priority-setting (16%), and involved them in their research (19.8%). Insufficient policy dialogue opportunities and collaboration between researchers and policymakers and stakeholders (67.9%), practical constraints to implementation (66%), non-receptive policy environment (61.3%), and politically sensitive findings (57.7%) hindered the use of evidence. Factors that increase researchers' engagement in KTE activities in the region were associated with involving policymakers and stakeholders at various stages such as priority-setting exercises and provision of technical assistance. CONCLUSIONS: Researchers in the EMR recognize the importance of using health systems evidence in health policymaking. Potential strategies to improve the use of research evidence emphasize two-way communication between researchers and policymakers. Findings are critical for the upcoming World Health Report 2012, which will emphasize the significance of conducting and translating health research to inform health policies.
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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 |
|---|---|---|---|
| gpt | MétarechercheCommunication savante Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| grok | MétarechercheCommunication savante Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| opus | MétarechercheCommunication savante Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
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 | 0,270 | 0,276 |
| 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 | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».