Domains and processes for institutionalizing evidence-informed health policy-making: a critical interpretive synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While calls for institutionalization of evidence-informed policy-making (EIP) have become stronger in recent years, there is a paucity of methods that governments and organizational knowledge brokers can use to sustain and integrate EIP as part of mainstream health policy-making. The objective of this paper was to conduct a knowledge synthesis of the published and grey literatures to develop a theoretical framework with the key features of EIP institutionalization. METHODS: We applied a critical interpretive synthesis (CIS) that allowed for a systematic, yet iterative and dynamic analysis of heterogeneous bodies of literature to develop an explanatory framework for EIP institutionalization. We used a "compass" question to create a detailed search strategy and conducted electronic searches to identify papers based on their potential relevance to EIP institutionalization. Papers were screened and extracted independently and in duplicate. A constant comparative method was applied to develop a framework on EIP institutionalization. The CIS was triangulated with the findings of stakeholder dialogues that involved civil servants, policy-makers and researchers. RESULTS: We identified 3001 references, of which 88 papers met our eligibility criteria. This CIS resulted in a definition of EIP institutionalization as the "process and outcome of (re-)creating, maintaining and reinforcing norms, regulations, and standard practices that, based on collective meaning and values, actions as well as endowment of resources, allow evidence to become-over time-a legitimate and taken-for-granted part of health policy-making". The resulting theoretical framework comprised six key domains of EIP institutionalization that capture both structure and agency: (1) governance; (2) standards and routinized processes; (3) partnership, collective action and support; (4) leadership and commitment; (5) resources; and (6) culture. Furthermore, EIP institutionalization is being achieved through five overlapping stages: (i) precipitating events; (ii) de-institutionalization; (iii) semi-institutionalization (comprising theorization and diffusion); (iv) (re)-institutionalization; and (v) renewed de-institutionalization processes. CONCLUSIONS: This CIS advances the theoretical and conceptual discussions on EIP institutionalization, and provides new insights into an evidence-informed framework for initiating, strengthening and/or assessing efforts to institutionalize EIP.
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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 | 0,495 | 0,607 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,075 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,028 |
| Communication savante | 0,032 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».