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Enregistrement W2297211597 · doi:10.1186/s12961-016-0089-0

Enhancing evidence informed policymaking in complex health systems: lessons from multi-site collaborative approaches

2016· article· en· W2297211597 sur OpenAlexaff
Étienne V Langlois, Víctor Becerril‐Montekio, Taryn Young, Kayla Song, Jacqueline Elizabeth Alcalde‐Rabanal, Nhan Tran

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesAlliance for Health Policy and Systems ResearchUniversiteit StellenboschDepartment for International DevelopmentStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteWorld Health Organization
Mots-clésHealth policyHealth services researchImplementation researchPsychological interventionHealth administrationPublic relationsHealth careProcess (computing)Health informaticsMedicineProgram evaluationPublic healthProcess managementNursingBusinessPolitical scienceEconomic growthPublic administrationComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an increasing interest worldwide to ensure evidence-informed health policymaking as a means to improve health systems performance. There is a need to engage policymakers in collaborative approaches to generate and use knowledge in real world settings. To address this gap, we implemented two interventions based on iterative exchanges between researchers and policymakers/implementers. This article aims to reflect on the implementation and impact of these multi-site evidence-to-policy approaches implemented in low-resource settings. METHODS: The first approach was implemented in Mexico and Nicaragua and focused on implementation research facilitated by communities of practice (CoP) among maternal health stakeholders. We conducted a process evaluation of the CoPs and assessed the professionals' abilities to acquire, analyse, adapt and apply research. The second approach, called the Policy BUilding Demand for evidence in Decision making through Interaction and Enhancing Skills (Policy BUDDIES), was implemented in South Africa and Cameroon. The intervention put forth a 'buddying' process to enhance demand and use of systematic reviews by sub-national policymakers. The Policy BUDDIES initiative was assessed using a mixed-methods realist evaluation design. RESULTS: In Mexico, the implementation research supported by CoPs triggered monitoring by local health organizations of the quality of maternal healthcare programs. Health programme personnel involved in CoPs in Mexico and Nicaragua reported improved capacities to identify and use evidence in solving implementation problems. In South Africa, Policy BUDDIES informed a policy framework for medication adherence for chronic diseases, including both HIV and non-communicable diseases. Policymakers engaged in the buddying process reported an enhanced recognition of the value of research, and greater demand for policy-relevant knowledge. CONCLUSIONS: The collaborative evidence-to-policy approaches underline the importance of iterations and continuity in the engagement of researchers and policymakers/programme managers, in order to account for swift evolutions in health policy planning and implementation. In developing and supporting evidence-to-policy interventions, due consideration should be given to fit-for-purpose approaches, as different needs in policymaking cycles require adapted processes and knowledge. Greater consideration should be provided to approaches embedding the use of research in real-world policymaking, better suited to the complex adaptive nature of health systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatifmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,224
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,191
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2240,191
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0100,018
Communication savante0,0210,018
Science ouverte0,0100,038
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,957
Tête enseignante GPT0,756
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Commentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations145
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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