Evolution of Iran’s health research system over the past 50 years: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A substantial growth has been reported in Iran's health research output over the last recent decades, throughout the times of economic, social, and political instability. This study reviewed the existing literature to provide a better understanding of the evolution of Iran's health research system over this period. METHODS: A narrative review of studies addressing health research system (HRS) in Iran was performed. The search strategy and categorization of the retrieved data was informed by the HRS framework of the World Health Organization (WHO). This framework proposes four functions for HRS: (i) stewardship; (ii) financing; (iii) creating and sustaining resources; and (iv) producing and using research. Searches in MEDLINE through PubMed (using MeSH terms) complemented with semantic searches through PubMed and Google Scholar were conducted. RESULTS: After removing the duplicates, 805 articles were retrieved, of which 601 were irrelevant, and 204 were reviewed. CONCLUSIONS: Iran has made substantial progress in different components of its HRS over the last few decades, such as starting a discourse surrounding health research ethics, priority-setting, and placing monitoring mechanisms while increasing the capacity for conducting and publishing research. However, there is still room for improvements, or even a need for fundamental changes, in several components, such as regarding increasing the research budget and improving the funding allocation mechanisms; improving the education curriculum; and promoting the use of evidence. The findings emphasized that improvement of HRS functions requires addressing context-specific problems. This review provides essential lessons to share with other low- and middle-income countries and international organizations, eg, the WHO.
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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 | 0,025 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».