Advancing in the institutionalization of Evidence-Informed Policy in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract EVIPNet Brazil was launched in 2007, coordinated by the Ministry of Health. Its expansion has promoted the institutionalization of a national knowledge translation platform, and has also been active at the local level. Local Health Evidence Labs were implemented to institucionalize working groups linked to EVIPNet. In this multiple case study, we discuss the advances in the institutionalization of Evidence-Informed Policy-making in Brazil, based on a mapping of the Health Evidence Labs' institutional capacity to acquire, evaluate, adapt and apply evidence and analyzed organizational arrangements and implementation barriers. The coordinators of 15 responded to a self-assessment questionnaire from the Canadian Health Services Research Foundation. The main products reported are evidence briefs and deliberative dialogues focused on regional problems, training activities and different kinds of rapid responses. Health Evidence Labs have the resources to acquire and evaluate research evidence, but have a low capacity to adapt and apply evidence, indicating that they do not have all the factors (skills, structures, processes, and organizational culture) to promote and use research results in decision-making. The lower capacity to 'adapt' and 'apply' evidence may be related to low development of exchange process with external experts. Governance is joined between managers of the departments with technical bodies; the service provision occurs to attend internal and external demands; financing is public or utilizing public research calls. The implementation barriers described are the staff turnover, inadequate funding arragements for develop knowledge translation products, paid access to evidence databases, lack of a repository for their production, and lack of monitoring and evaluation. Brazil has improved in the institutionalization of evidence-informed policy but still some important barriers to achieve a complete national knowledge translation platform. Key messages Brazil has institutionalized evidence-informed policy from the structuring of EVIPNet Brazil Network. To achieve the network sustainability, it is vital to consider the alignment of organizational elements with an emphasis on governance, financing, and its monitoring.
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.
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 | 0,069 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».