Health research priority setting in Zambia: a stock taking of approaches conducted from 1998 to 2015
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Priority setting in health research is an emerging field. In Zambia, like many other African countries, various priority setting activities have been undertaken with a view to identify research activities to which the available resources can be targeted while at the same time maximising the health impact for resource allocation to support evidence-based decision-making. The aim of this paper is to document the key elements of the various priority setting activities that have been conducted since 1998, identifying the key lessons and providing recommendations to improve the process. METHODS: A comprehensive review of the previous priority setting activities and processes in Zambia was conducted. Both published and unpublished reports were reviewed in order to identify any research priority setting processes that have been undertaken in Zambia. We developed a framework, based on the priority setting literature, to guide our abstraction and synthesis of the literature. RESULT: The earliest record of priority setting was conducted in 1998. Various priority setting approaches have been implemented in Zambia; ranging from externally driven, once-off activities to locally (in country) initiated comprehensive processes. However, there has been no systematic national process for priority setting. These priority setting processes in Zambia were characterised by limited stakeholder buy-in of the resulting national research or programmatic research agenda. Most striking was the lack of linkages between the different initiatives. There seems to have been no conscious recognition and building on previous priority-setting experiences of previous initiatives. CONCLUSION: There were gaps in the priority setting processes, stakeholder engagement and application of a defined criterion. There is a need for a priority setting framework coupled with local capacity developed across a range of stakeholders.
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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 | 0,180 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».