Insights from system leaders about operationalising a knowledge translation department in the Oman Ministry of Health
Notice bibliographique
Résumé
Background: Oman has prioritised enhanced efforts for supporting evidence-informed policymaking (EIPM), including establishing a knowledge translation department in the Omani Ministry of Health (MOH). Aim and objective: Our aim was to gather insights to guide the process of activating this department. Methods: We conducted a document review and in-depth, semi-structured interviews with policymakers, researchers, and stakeholders who are familiar with the Omani system. Findings: We conducted 17 interviews, which highlighted that policymakers in Oman use multiple sources of data and evidence to inform policymaking about health systems. However, several challenges to using evidence were identified, including low quality and limited availability of local evidence, system fragmentation, low interest in research, and lack of skills, capacity and time for finding, synthesising and using research evidence. Five possible activities for the department were refined with participants: building capacity, finding evidence, sparking action, embedding supports, and evaluating innovations. Participants viewed each of these activities as equally important and they should be pursued simultaneously. However, when asked to rank the most important option, participants identified capacity building as the most important to enable cultural changes needed within the MOH. Discussion and conclusions: This study provides insights for activating the knowledge translation department in the Omani MOH. Fully operationalising the department will require convening a codesign process to reach consensus on the scope of the activities undertaken by the department. Implementation will also require capitalising on the relevant experience of highly qualified staff and existing infrastructure as well as continuing to foster a supportive climate for EIPM.
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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 | 0,094 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».