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 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 | 0,055 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».