The use of research in public health policy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The use of robust research findings in public health policy has been strongly encouraged for bridging the evidence-policy gap. To assess and further promote evidence uptake, understanding how research evidence is being used by decision makers is very important. This systematic review examined primary studies exploring the use of research evidence in public health policy published between 2010 and January 2016; this work extended Orton et al’s (2011) review that covered studies published between 1980 and March 2010. The current systematic review incorporated 16 studies, representing 864 individuals, that provided insight into five topics pertaining to public health policy decision making: 1) the extent to which research evidence is used; 2) types of research evidence used; 3) the process of using research evidence; 4) factors other than research influencing decisions; and 5) barriers to and facilitators of evidence use. Relevant studies were identified using five different information sources including 14 electronic databases, websites of key organisations, forward citation search, reverse citation search, and internet search engines. Eligibility and methodological quality were assessed independently by two reviewers. The primary author conducted data extraction and the remaining authors reviewed the extraction results. Due to study heterogeneity, data were synthesised and findings were reported using a narrative approach. Findings aligned with previous literature to show that various types of research evidence are being accessed in public health policymaking. Further, challenges and enablers exist at multiple levels of the system, suggesting that use of research evidence is a complex, interdependent process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,159 | 0,399 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».