Power analysis in health policy and systems research: a guide to research conceptualisation
Notice bibliographique
Résumé
Power is a growing area of study for researchers and practitioners working in the field of health policy and systems research (HPSR). Theoretical development and empirical research on power are crucial for providing deeper, more nuanced understandings of the mechanisms and structures leading to social inequities and health disparities; placing contemporary policy concerns in a wider historical, political and social context; and for contributing to the (re)design or reform of health systems to drive progress towards improved health outcomes. Nonetheless, explicit analyses of power in HPSR remain relatively infrequent, and there are no comprehensive resources that serve as theoretical and methodological starting points. This paper aims to fill this gap by providing a consolidated guide to researchers wishing to consider, design and conduct power analyses of health policies or systems. This practice article presents a synthesis of theoretical and conceptual understandings of power; describes methodologies and approaches for conducting power analyses; discusses how they might be appropriately combined; and throughout reflects on the importance of engaging with positionality through reflexive praxis. Expanding research on power in health policy and systems will generate key insights needed to address underlying drivers of health disparities and strengthen health systems for all.
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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 | 0,179 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,076 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».