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Enregistrement W2920941556 · doi:10.1186/s12961-019-0419-0

Evidence map of knowledge translation strategies, outcomes, facilitators and barriers in African health systems

2019· review· en· W2920941556 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownCape Higher Education ConsortiumCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCanadian Institutes of Health ResearchNational Research Foundation
Mots-clésKnowledge translationFacilitatorHealth services researchHealth administrationHealth policyThematic analysisMedicineHealth careCapacity buildingPublic relationsSocial policyMedical educationKnowledge managementDiversity (politics)NursingPublic healthQualitative researchPolitical scienceSociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The need for research-based knowledge to inform health policy formulation and implementation is a chronic global concern impacting health systems functioning and impeding the provision of quality healthcare for all. This paper provides a systematic overview of the literature on knowledge translation (KT) strategies employed by health system researchers and policy-makers in African countries. METHODS: Evidence mapping methodology was adapted from the social and health sciences literature and used to generate a schema of KT strategies, outcomes, facilitators and barriers. Four reference databases were searched using defined criteria. Studies were screened and a searchable database containing 62 eligible studies was compiled using Microsoft Access. Frequency and thematic analysis were used to report study characteristics and to establish the final evidence map. Focus was placed on KT in policy formulation processes in order to better manage the diversity of available literature. RESULTS: The KT literature in African countries is widely distributed, problematically diverse and growing. Significant disparities exist between reports on KT in different countries, and there are many settings without published evidence of local KT characteristics. Commonly reported KT strategies include policy briefs, capacity-building workshops and policy dialogues. Barriers affecting researchers and policy-makers include insufficient skills and capacity to conduct KT activities, time constraints and a lack of resources. Availability of quality locally relevant research was the most reported facilitator. Limited KT outcomes reflect persisting difficulties in outcome identification and reporting. CONCLUSION: This study has identified substantial geographical gaps in knowledge and evidenced the need to boost local research capacities on KT practices in low- and middle-income countries. Evidence mapping is also shown to be a useful approach that can assist local decision-making to enhance KT in policy and practice.

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.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,949
Tête enseignante GPT0,772
Écart entre enseignants0,178 · 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