Impact of health research on advances in knowledge, research capacity-building and evidence-informed policies: a case study on maternal mortality and morbidity in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT AND OBJECTIVE: National health research systems aim to generate high-quality knowledge so as to maintain and promote the population's health. This study aimed to analyze the impact of maternal mortality/morbidity research funded by the Brazilian Ministry of Health and institutional partners, on the dimensions: advancing in knowledge, research capacity-building and informing decision-making, within the framework of the Canadian Academy of Health Sciences. DESIGN AND SETTING: Descriptive study based on secondary data, conducted at a public university. METHODS: The advancing in knowledge dimension was estimated from the principal investigators' publication counts and h-index. Data on research capacity-building were obtained from the Ministry of Health's information system. The informing decision-making dimension was analyzed from citations in Stork Network (Rede Cegonha) documents. RESULTS: Between 2002 and 2010, R$ 21.6 million were invested in 128 maternal mortality/morbidity projects. Over this period, the principal investigators published 174 articles, resulting in an h-index of 35, thus showing progress in the advancing in knowledge dimension. Within the research capacity-building dimension, training of 71 students (undergraduate/postgraduate) was observed. Progress in the informing decision-making dimension was modest: 73.5% of the 117 citations in the Stork Network documents were institutional documents and norms. One of the projects funded, the 2006/7 National Demography and Health Survey, was cited in program documents. CONCLUSION: Impacts were shown in the advancing in knowledge and research capacity-building dimensions. The health research system needs to incorporate research for evidence-informed policies.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».