MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2989575021 · doi:10.1186/s41256-019-0123-1

A scoping review of non-communicable disease research capacity strengthening initiatives in low and middle-income countries

2019· review· en· W2989575021 sur OpenAlex
Tilahun Haregu, Allison Byrnes, Kavita Singh, Thirunavukkarasu Sathish, Naanki Pasricha, Kavumpurathu Raman Thankappan, Brian Oldenburg

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Research and Policy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthUniversity of Melbourne
Mots-clésCapacity buildingNon-communicable diseaseLow and middle income countriesChecklistMedicineCapacity developmentPublic healthPolitical scienceDeveloping countryPublic relationsEconomic growthEnvironmental planningNursingPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As the epidemic of non-communicable diseases (NCDs) is rapidly developing in low and middle-income countries (LMICs), the importance of local research capacity and the role of contextually relevant research in informing policy and practice is of paramount importance. In this regard, initiatives in research capacity strengthening (RCS) are very important. The aim of this study was to review and summarize NCD research capacity strengthening strategies that have been undertaken in LMICs. METHODS: Using both systematic and other literature search, we identified and reviewed NCD-RCS initiatives that have been implemented in LMICs and reported since 2000. Information was extracted from published papers and websites related to these initiatives using a semi-structured checklist. We extracted information on program design, stakeholders involved, and countries of focus, program duration, targeted researchers, disease focus, skill/capacity areas involved and sources of funding. The extracted information was refined through further review and then underwent a textual narrative synthesis. RESULTS: We identified a number of different strategies used by research capacity strengthening programs and in the majority of initiatives, a combination of approaches was utilized. Capacity strengthening and training approaches were variously adapted locally and tailored to fit with the identified needs of the targeted researchers and health professionals. Most initiatives focused on individual level capacity and not system level capacity, although some undoubtedly benefited the research and health systems of LMICs. For most initiatives, mid-term and long-term outcomes were not evaluated. Though these initiatives might have enhanced research capacity in the immediate term, the sustainability of the results in the long-term remains unknown. CONCLUSION: Most of NCD-RCS initiatives in LMICs focused on building individual capacity and only a few focused explicitly on institutional level capacity strengthening. Though many of the initiatives appear to have had promising short-term outcomes, evidence on their long-term impact and sustainability is lacking.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,234 · 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