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Enregistrement W3187638552 · doi:10.3389/ijph.2021.620425

State of Research Quality and Knowledge Transfer and Translation and Capacity Strengthening Strategies for Sound Health Policy Decision-Making in Palestine

2021· article· en· W3187638552 sur OpenAlexafffund
Mohammed Alkhaldi, Hamza Meghari, Irene Jillson, Abdulsalam Alkaiyat, Marcel Tanner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill UniversityDeakin UniversityWorld Health Organization
Mots-clésGovernment (linguistics)Knowledge translationSnowball samplingPublic healthPublic relationsMedicinePolitical scienceNursingKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Over the last 2 decades, the World Health Organization (WHO) has proposed a global strategy and initiatives to establish 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 increase in health research productivity over the past several decades, HRS Capacity (HRSC) in Palestine and in the Middle East and North Africa (MENA) region has rarely been objectively evaluated. This study aims at eliciting the perceptions of HRS performers in Palestine in order to understand the status of HRSC, identify gaps, and generate policies and solutions capable of strengthening HRSC in Palestine. Methods: Key informants from three sectors, namely government, academia, and local and international organizations, were selected purposively based on different sampling methods: criterion, critical case, snowball, and homogeneous sampling. Fifty-two in-depth interviews with key informants and a total of fifty-two individuals, participating in six focus groups, were conducted by the principal investigator in Palestine. Data were analyzed by using MAXQDA 12. Results: The overall pattern of the Palestinian HRSC 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, and 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, and lack of availability of, and credibility in, systematized and reliable HR data. Despite the limited knowledge translation, in general, HRTUDP is not considered an essential decision-making methodology mainly due to the lack of interface between knowledge producers (researchers) and users (policymakers), understanding level, HR credibility and availability of applied research, and governance, resources, and political fluctuations. Recommendations to strengthen HRS in Palestine include: a consolidated research regulatory framework and an effective capacity strengthening strategy overseen by Palestinian authorities; the promotion of HRQS and concepts and practices of translational science; and, most importantly, the use of findings for evidence-based policies and practice. Conclusion: Strengthening HRSC is both an imperative step and an opportunity to improve the Palestinian health system and ensure it is 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 political commitment to support such strengthening, a 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,563
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,048 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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