Improving maternal and child health policymaking processes in Nigeria: an assessment of policymakers’ needs, barriers and facilitators of evidence-informed policymaking
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Nigeria, interest in the evidence-to-policy process is gaining momentum among policymakers involved in maternal, newborn and child health (MNCH). However, numerous gaps exist among policymakers on use of research evidence in policymaking. The objective of this study was to assess the perception of MNCH policymakers regarding their needs and the barriers and facilitators to use of research evidence in policymaking in Nigeria. METHODS: The study design was a cross-sectional assessment of perceptions undertaken during a national MNCH stakeholders' engagement event convened in Abuja, Nigeria. A questionnaire designed to assess participants' perceptions was administered in person. Group consultations were also held, which centred on policymakers' evidence-to-policy needs to enhance the use of evidence in policymaking. RESULTS: A total of 40 participants completed the questionnaire and participated in the group consultations. According to the respondents, the main barriers to evidence use in MNCH policymaking include inadequate capacity of organisations to conduct policy-relevant research; inadequate budgetary allocation for policy-relevant research; policymakers' indifference to research evidence; poor dissemination of research evidence to policymakers; and lack of interaction fora between researchers and policymakers. The main facilitators of use of research evidence for policymaking in MNCH, as perceived by the respondents, include capacity building for policymakers on use of research evidence in policy formulation; appropriate dissemination of research findings to relevant stakeholders; involving policymakers in research design and execution; and allowing policymakers' needs to drive research. The main ways identified to promote policymakers' use of evidence for policymaking included improving policymakers' skills in information and communication technology, data use, analysis, communication and advocacy. CONCLUSION: To improve the use of research evidence in policymaking in Nigeria, there is a need to establish mechanisms that will facilitate the movement from evidence to policy and address the needs identified by policymakers. It is also imperative to improve organisational initiatives that facilitate use of research evidence for policymaking.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».