The development of a national nutrition and mental health research agenda with comparison of priorities among diverse stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a national nutrition and mental health research agenda based on the engagement of diverse stakeholders and to assess research priorities by stakeholder groups. DESIGN: A staged, integrated and participatory initiative was implemented to structure a national nutrition and mental health research agenda that included: (i) national stakeholder consultations to prioritize research questions; (ii) a workshop involving national representatives from research, policy and practice to further define priorities; (iii) triangulation of data to formulate the agenda; and (iv) test hypotheses about stakeholder influences on decision making. SETTING: Canada. SUBJECTS: Diverse stakeholders including researchers, academics, administrators, service providers, policy makers, practitioners, non-profit, industry and funding agency representatives, front-line workers, individuals with lived experience of a mental health condition and those who provide care for them. RESULTS: This first-of-its-kind research priority-setting initiative showed points of agreement among diverse stakeholders (n 899) on research priorities aimed at service provision; however, respondents with lived experience of a mental health condition (themselves or a family member) placed emphasis on prevention and mental health promotion-based research. The final integrated agenda identified four research priorities, including programmes and services, service provider roles, the determinants of health and knowledge translation and exchange. These research priorities aim to identify effective models of care, enhance collaboration, inform policy makers and foster knowledge dissemination. CONCLUSIONS: Since a predictor of research uptake is the involvement of relevant stakeholders, a sustained and deliberate effort must continue to engage collaboration that will lead to the optimization of nutrition and mental health-related outcomes.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».