Challenges to evidence-informed decision-making in the context of pandemics: qualitative study of COVID-19 policy advisor perspectives
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The exceptional production of research evidence during the COVID-19 pandemic required deployment of scientists to act in advisory roles to aid policy-makers in making evidence-informed decisions. The unprecedented breadth, scale and duration of the pandemic provides an opportunity to understand how science advisors experience and mitigate challenges associated with insufficient, evolving and/or conflicting evidence to inform public health decision-making. OBJECTIVES: To explore critically the challenges for advising evidence-informed decision-making (EIDM) in pandemic contexts, particularly around non-pharmaceutical control measures, from the perspective of experts advising policy-makers during COVID-19 globally. METHODS: We conducted in-depth qualitative interviews with 27 scientific experts and advisors who are/were engaged in COVID-19 EIDM representing four WHO regions and 11 countries (Australia, Canada, Colombia, Denmark, Ghana, Hong Kong, Nigeria, Sweden, Uganda, UK, USA) from December 2020 to May 2021. Participants informed decision-making at various and multiple levels of governance, including local/city (n=3), state/provincial (n=8), federal or national (n=20), regional or international (n=3) and university-level advising (n=3). Following each interview, we conducted member checks with participants and thematically analysed interview data using NVivo for Mac software. RESULTS: Findings from this study indicate multiple overarching challenges to pandemic EIDM specific to interpretation and translation of evidence, including the speed and influx of new, evolving, and conflicting evidence; concerns about scientific integrity and misinterpretation of evidence; the limited capacity to assess and produce evidence, and adapting evidence from other contexts; multiple forms of evidence and perspectives needed for EIDM; the need to make decisions quickly and under conditions of uncertainty; and a lack of transparency in how decisions are made and applied. CONCLUSIONS: Findings suggest the urgent need for global EIDM guidance that countries can adapt for in-country decisions as well as coordinated global response to future pandemics.
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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 | 0,053 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».