A roadmap for strengthening evidence-informed health policy-making in Iran: protocol for a research programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many initiatives have been taken in the Islamic Republic of Iran to promote evidence-informed health policy-making (EIHP). However, these initiatives are not systematic. Since the implementation of EIHP is not consistent and the interventions in this regard are complex, a comprehensive plan could be a useful tool for employing initiatives to achieve and promote EIHP. Hence, this study aims to develop a roadmap for strengthening EIHP over a 3-year period in Iran. METHODS: Nine projects will be conducted to define the roadmap for strengthening EIHP. These projects include two reviews and a stakeholder analysis to identify the factors that facilitate or hinder achieving EIHP. The next study will be a qualitative study to prioritise the challenges and outline the main causes. The following steps will be a review of reviews to extract global experiences on interventions used for strengthening EIHP and two qualitative studies to examine the adoption of these interventions and develop an operational plan for strengthening EIHP in Iran. The research will be completed through conducting two qualitative-quantitative studies to design a tool for measuring EIHP and assessing EIHP in Iran at baseline. DISCUSSION: This national EIHP roadmap will surely be able to identify the gaps and bumps that might exist in the implementation plan for establishing EIHP and eliminate them as needed in the future. This roadmap can be a step in moving towards transparency and accountability in the health system and as thus towards good governance and improvement of the health system's performance. Although the plan can be a good model for developing countries and may promote the use of evidence in health policy-making, we should assume that there are some critical contextual factors that could potentially hinder the complete and successful implementation of EIHP. Thus, to enhance EIHP in these countries with a policy-making context that does not fully support the use of evidence, it is crucial to think about not only those interventions that directly address the EIHP barriers, but also some long-term strategies to make required changes in the context, both beyond and within the health system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,133 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».