Health services and policy research in the first decadeat the Canadian Institutes of Health Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health services and policy research is the innovation engine of a health care system. In 2000, the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) was formed to foster the growth of all sciences that could improve health care. We evaluated trends in health services and policy research funding, in addition to determinants of funding success. METHODS: All applications submitted to CIHR strategic and open operating grant competitions between 2001 and 2011 were included in our analysis. Age, sex, size of research team, critical mass, season, year and research discipline were retrieved from application information. A cohort of 4725 applicants successfully funded between 2001 and 2005 were followed for 5 years to evaluate predictors of continuous funding. Multivariate generalized estimating equation logistic regression was used to estimate predictors of funding success and sustained funding. RESULTS: Between 2001 and 2011, 80 163 applications were submitted to open and strategic grant competitions. Over time, grant applications increased from 327 to 1137 per year, and annual funding increased from $12.6 to $48.0 million. Grant applications from young male researchers were more likely to be funded than those from female researchers (odds ratio [OR] 1.40, 95% confidence interval [CI] 1.01-1.95), as were applications from larger research teams and institutions with a large critical mass. Only 24.0% of scientists whose first funded grant was in health services and policy research had sustained 5-year funding, compared with 52.8% of biomedical scientists (OR 0.34, 95% CI 0.24-0.49). INTERPRETATION: The CIHR has successfully increased the amount of health services and policy research in Canada. To enhance conditions for success, researchers should be encouraged to work in teams, request longer duration grants, resubmit unsuccessful applications and affiliate themselves with institutions with a greater critical mass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».