Examining and Contextualizing Approaches to Establish Policy Support Organizations – A Mixed Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Background There has been an increase in the number of policy support organizations (PSOs) that have been created to foster the systematic use of evidence in health system policymaking. Our aim was to identify approaches for establishing a PSO or similar entities by soliciting insights from those with practical experience with developing and operationalizing PSOs in real-world contexts. Methods We used a sequential mixed method approached. We first conducted a survey to identify the views and experiences of those who were directly involved in the establishment of PSOs that have been developed and implemented across a variety of political-, health- and research-system contexts. The survey findings were then used to develop a purposive sample of PSO leaders and refine an interview guide for interviews with them. Results We received 19 completed surveys from leaders of PSOs in countries across the WHO regions and that operate in different settings (eg, as independent organization or within a university or government department) and conducted interviews with 15 senior managers from nine PSOs. Our findings provide in-depth insights about approaches and strategies across four stages for establishing a PSO, which include: (i) building awareness for the PSO; (ii) developing the PSO; (iii) assessing the PSO to identify potential areas for enhancement; and (iv) supporting maturation to build sustainability in the long-term. Our findings provide rich insights about the process of establishing a PSO from leaders who have undertaken the process. Conclusion While all PSOs share the same objective in supporting evidence-informed policy-making (EIPM), there is no single approach that can be considered to be the most successful in establishing a PSO, and each country should identify the approach based on its context.
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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 | 0,122 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».