A scoping review of researchers’ involvement in health policy dialogue in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving evidence-informed policy dialogue to support the development and implementation of national health policies is vital, but there is limited evidence on researchers' roles in policy dialogue processes in Africa. The objective of this study is to examine researchers' involvement in health policy dialogue in Africa. METHODS: The database search of this scoping review was conducted from inception to January 24, 2021, by an expert searcher/librarian to determine the extent of evidence, barriers, and facilitators of researchers' involvement in health policy dialogues in Africa. PROSPERO, Wiley Cochrane Library, OVID Medline, OVID EMBASE, OVID PsycINFO, OVID Global Health, EBSCO CINAHL, BASE (Bielefeld Academic Search Engine), and Google/Google Scholar were searched using key words representing the concepts "policy dialogue", "health", and "Africa". No limits were applied. A narrative summary of results was presented. RESULTS: There were 26 eligible studies representing 21 African countries. Significant discrepancies in researchers' involvement existed across countries. In 62% of the countries, there was suboptimal involvement of researchers in policy dialogues due to no or partial participation in policy dialogues. Major barriers included limited funding, lack of evidence in the public health field of interest, and skepticism of policymakers. The presence of an interface for exchange, demand for scientific evidence, and donors' funding were the most reported facilitators. CONCLUSIONS: To improve the uptake of evidence in health policy-making processes, an environment of trust and communication between policymakers and researchers must be established. Policymakers need to demonstrate that they value research, by providing adequate funding, promoting knowledge translation activities, and supporting personal and professional development opportunities for researchers.
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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 | 0,123 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».