Policy options to increase motivation for improving evidence-informed health policy-making in Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current incentive programmes are not sufficient to motivate researchers and policy-makers to use research evidence in policy-making. We conducted a mixed-methods design to identify context-based policy options for strengthening motivations among health researchers and policy-makers to support evidence-informed health policy-making (EIHP) in Iran. METHODS: This study was conducted in 2019 in two phases. In the first phase, we conducted a scoping review to extract interventions implemented or proposed to strengthen motivations to support EIHP. Additionally, we employed a comparative case study design for reviewing the performance evaluation (PE) processes in Iran and other selected countries to determine the current individual and organizational incentives to encourage EIHP. In the second phase, we developed two policy briefs and then convened two policy dialogues, with 12 and 8 key informants, respectively, where the briefs were discussed. Data were analysed using manifest content analysis in order to propose contextualized policy options. RESULTS: The policy options identified to motivate health researchers and policy-makers to support EIHP in Iran were: revising the criteria of academic PE; designing appropriate incentive programmes for nonacademic researchers; developing an indicator for the evaluation of research impact on policy-making or health outcomes; revising the current policies of scientific journals; revising existing funding mechanisms; presenting the knowledge translation plan when submitting a research proposal, as a mandatory condition; encouraging and supporting mechanisms for increasing interactions between policy-makers and researchers; and revising some administrative processes (e.g. managers and staff PEs; selection, appointment, and changing managers and reward mechanisms). CONCLUSIONS: The current individual or organizational incentives are mainly focused on publications, rather than encouraging researchers and policy-makers to support EIHP. Relying more on incentives that consider the other impacts of research (e.g. impacts on health system and policy, or health outcomes) is recommended. These incentives may encourage individuals and organizations to be more involved in conducting research evidence, resulting in promoting EIHP. TRIAL REGISTRATION: NA.
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 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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».