Supporting the use of research evidence in decision-making in crisis zones in low- and middle-income countries: a critical interpretive synthesis
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decision-makers in crisis zones are faced with the challenge of having to make health-related decisions under limited time and resource constraints and in light of the many factors that can influence their decisions, of which research evidence is just one. To address a key gap in the research literature about how best to support the use of research evidence in such situations, we conducted a critical interpretive synthesis approach to develop a conceptual framework that outlines the strategies that leverage the facilitators and address the barriers to evidence use in crisis zones. METHODS: We systematically reviewed both empirical and non-empirical literature and used an interpretive analytic approach to synthesise the results and develop the conceptual framework. We used a 'compass' question to create a detailed search strategy and conducted electronic searches in CINAHL, EMBASE, MEDLINE, SSCI and Web of Science. A second reviewer was assigned to a representative sample of articles. We purposively sampled additional papers to fill in conceptual gaps. RESULTS: We identified 21 eligible papers to be analysed and purposively sampled an additional 6 to fill conceptual gaps. The synthesis resulted in a conceptual framework that focuses on evidence use in crisis zones examined through the lens of four systems - political, health, international humanitarian aid and health research. Within each of the four systems, the framework identifies the most actionable strategies that leverage the facilitators and address the barriers to evidence use. CONCLUSIONS: This study presents a new conceptual framework that outlines strategies that leverage the facilitators and address the barriers to evidence use in crisis zones within different systems. This study expands on the literature pertaining to evidence-informed decision-making.
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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 | 0,034 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle