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Enregistrement W4206827284 · doi:10.1186/s12961-021-00803-0

Policy options for strengthening evidence-informed health policy-making in Iran: overall SASHA project findings

2022· article· en· W4206827284 sur OpenAlexaff
Reza Majdzadeh, Haniye Sadat Sajadi, Bahareh Yazdizadeh, Leila Doshmangir, Elham Ehsani‐Chimeh, Mahdi Mahdavi, Neda Mehrdad, John N. Lavis, Sima Nikooee, Farideh Mohtasham, Mahsa Mohseni, Paria Akbari, Mohammad Hossein Asgardoon, Niloofar Rezaei, Narges Neyazi, Saeideh Ghaffarifar, Ali Akbar Haghdoost, Rahim Khodayari‐Zarnaq, Ali Mohammad Mosadeghrad, Ata Pourabbasi, Javad Rafinejad, Reza Toyserkanamanesh

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Institute for Medical Research DevelopmentMinistry of Health and Medical Education
Mots-clésPsychological interventionHealth services researchHealth policyHealth administrationPublic relationsHealth informaticsMedicineInstitutionalisationEvidence-based policyNursingPublic healthPolitical scienceManagement scienceAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The institutionalization of evidence-informed health policy-making (EIHP) is complex and complicated. It is complex because it has many players and is complicated because its institutionalization will require many changes that will be challenging to make. Like many other issues, strengthening EIHP needs a road map, which should consider challenges and address them through effective, harmonized and contextualized strategies. This study aims to develop a road map for enhancing EIHP in Iran based on steps of planning. METHODS: This study consisted of three phases: (1) identifying barriers to EIHP, (2) recognizing interventions and (3) measuring the use of evidence in Iran's health policy-making. A set of activities was established for conducting these, including foresight, systematic review and policy dialogue, to identify the current and potential barriers for the first phase. For the second phase, an evidence synthesis was performed through a scoping review, by searching the websites of benchmark institutions which had good examples of EIHP practices in order to extract and identify interventions, and through eight policy dialogues and two broad opinion polls to contextualize the list of interventions. Simultaneously, two qualitative-quantitative studies were conducted to design and use a tool for assessing EIHP in the third phase. RESULTS: We identified 97 barriers to EIHP and categorized them into three groups, including 35 barriers on the "generation of evidence" (push side), 41 on the "use of evidence" (pull side) and 21 on the "interaction between these two" (exchange side). The list of 41 interventions identified through evidence synthesis and eight policy dialogues was reduced to 32 interventions after two expert opinion polling rounds. These interventions were classified into four main strategies for strengthening (1) the education and training system (6 interventions), (2) the incentives programmes (7 interventions), (3) the structure of policy support organizations (4 interventions) and (4) the enabling processes to support EIHP (15 interventions). CONCLUSION: The policy options developed in the study provide a comprehensive framework to chart a path for strengthening the country's EIHP considering both global practices and the context of Iran. It is recommended that operational plans be prepared for road map interventions, and the necessary resources provided for their implementation. The implementation of the road map will require attention to the principles of good governance, with a focus on transparency and accountability. Video abstract.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,890
Tête enseignante GPT0,762
Écart entre enseignants0,128 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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