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Enregistrement W3115916925 · doi:10.21203/rs.2.21662/v1

Health Research Capacities in Palestine: High-quality and Proper Knowledge Transfer and Translation for Sound Decision-making

2020· preprint· en· W3115916925 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du QuébecMcGill University
Mots-clésPalestineSound (geography)Quality (philosophy)BusinessPolitical scienceComputer scienceHistoryAcousticsPhilosophyEpistemologyAncient historyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Over the last two decades, the World Health Organization (WHO) has proposed a global strategy and initiatives to build robust capacity for a Health Research System (HRS) focusing on Health Research Quality and Standardization (HRQS), Health Research Knowledge Transfer and Dissemination (HRKTD), and Health Research Translation and Utilization into Health Care Decisions and Policies (HRTUDP). Despite the expansion of health research productivity for several decades, HRS Capacity (HRSC) in Palestine and in the Middle East and North Africa (MENA) region generally has rarely been objectively evaluated. This study aims at eliciting the perceptions of HRS performers in Palestine in order to understand the status of the capacities of HRS, identify gaps, and to generate policies and solutions capable of strengthening HRSC in Palestine. Methods: Purposive methods were used in this qualitative study to identify key informants from three sectors; government, academia, and local and international organizations. Fifty-two in-depth interviews were conducted with key informants and a total of fifty-two individuals participated in six focus groups. Data were analyzed by using MAXQDA 12. Results: The overall pattern of the Palestinian HRS capacities is relatively weak. The key findings revealed that while HR productivity in Palestine is improving, HRQS is at an average level and quality guidelines are not followed due to paucity of understanding, policies, resources. HRKTD is a central challenge with both a dearth of conceptualization of translational science and inadequate implementation. The factors related to inadequate HRKTD include lack of awareness on the part of the researchers; inadequate regulatory frameworks and mechanisms for both communication and collaboration between and among researchers and policy-makers and clinicians; lack of availability of and credibility in systematized and reliable HR data. Despite the limited knowledge translation, in general, HRTUDP is not considered as an essential decision-making methodology mainly due to lack of knowledge producers and policy-makers interface, understanding level, HR credibility and availability of applied research, and governance, resources, and political fluctuations. A consolidating regulatory framework and an effective capacity strengthening strategy to promote HRQS as well as an understanding of concepts and practices of translational science and, most importantly, the use of findings for evidence-based policies and practice are substantial recommendations to make HRS well-capacitated and strengthened. Conclusions: Strengthening HRSC is both an imperative step and an opportunity to improve the Palestinian health system based on research evidence and knowledge. Building a successful HRS characterized by capacities of high-quality research and well-disseminated and translated knowledge is a prerequisite to effective health systems and services. This can be achieved by a political commitment to support such strengthening, consolidated leadership and governance structure, and a strong operational capacity strengthening strategy.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,021
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 Opus0,618
Tête enseignante GPT0,640
Écart entre enseignants0,021 · 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