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Enregistrement W2608110411 · doi:10.1186/s12889-017-4254-3

Knowledge-exchange in the Pacific: outcomes of the TROPIC (translational research for obesity prevention in communities) project

2017· article· en· W2608110411 sur OpenAlexfundno aff
Peter Kremer, H. Mavoa, Gade Waqa, Marj Moodie, Marita P. McCabe, Boyd Swinburn

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilDeakin UniversityAustralian Agency for International DevelopmentFiji National UniversityCanadian Health Services Research FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésBiostatisticsIntervention (counseling)MedicineGovernment (linguistics)Scale (ratio)Knowledge translationMedical educationPublic healthNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Pacific TROPIC (Translational Research for Obesity Prevention in Communities) project aimed to design, implement and evaluate a knowledge-broking approach to evidence-informed policy making to address obesity in Fiji. This paper reports on the quantitative evaluation of the knowledge-broking intervention through assessment of participants' perceptions of evidence use and development of policy/advocacy briefs. METHODS: Selected staff from six organizations - four government Ministries and two nongovernment organizations (NGOs) - participated in the project. The intervention comprised workshops and supported development of policy/advocacy briefs. Workshops addressed obesity and policy cycles and developing participants' skills in accessing, assessing, adapting and applying relevant evidence. A knowledge-broking team supported participants individually and/or in small groups to develop evidence-informed policy/advocacy briefs. A questionnaire survey that included workplace and demographic items and the self-assessment tool "Is Research Working for You?" (IRWFY) was administered pre- and post-intervention. RESULTS: Forty nine individuals (55% female, 69% 21-40 years, 69% middle-senior managers) participated in the study. The duration and level of participant engagement with the intervention activities varied - just over half participated for 10+ months, just under half attended most workshops and approximately one third produced one or more policy briefs. There were few reliable changes on the IRWFY scales following the intervention; while positive changes were found on several scales, these effects were small (d < .2) and only one individual scale (assess) was statistically significant (p < .05). Follow up (N = 1) analyses of individual-level change indicated that while 63% of participants reported increased research utilization post-intervention, this proportion was not different to chance levels. Similar analysis using scores aggregated by organization also revealed no organizational-level change post-intervention. CONCLUSIONS: This study empirically evaluated a knowledge-broking program that aimed to extend evidence-informed policy making skills and development of a suite of national policy briefs designed to increase the enactment of obesity-related policies. The findings failed to indicate reliable improvements in research utilization at either the individual or organizational level. Factors associated with fidelity and intervention dose as well as challenges related to organizational support and the measurement of research utilization, are discussed and recommendations for future research presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,891
Tête enseignante GPT0,728
Écart entre enseignants0,162 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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