Enhancing the capacity of the mental health and substance use health workforce to meet population needs: insights from a facilitated virtual policy dialogue
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely knowledge mobilization has become increasingly critical during the COVID-19 pandemic and complicated by the need to establish or maintain lines of communication between researchers and decision-makers virtually. Our recent pan-Canadian research study on the mental health and substance use health (MHSUH) workforce during the pandemic identified key policy barriers impacting this essential workforce. To bridge the evidence-policy gap in addressing these barriers, we held a facilitated virtual policy dialogue. This paper discusses the insights generated at this virtual policy dialogue and highlights how this integrated knowledge mobilization strategy can help drive evidence-based policy in an increasingly digital world. METHODS: We held a 3-hour virtual policy dialogue with 46 stakeholders and policy decision-makers as the final phase in our year-long mixed-methods research study. The event was part of our integrated knowledge mobilization strategy and was designed to generate stakeholder-driven policy implications and priority actions based on our research findings. The data collected from the virtual policy dialogue included transcripts from the small-group breakout rooms and main sessions, reflective field notes and the final report from the external facilitator. Coded data were thematically analysed to inform our understanding of the prioritization of the policy implications and action items. RESULTS: Facilitated virtual policy dialogues generate rich qualitative insights that guide community-informed knowledge mobilization strategies and promote evidence-informed policy. Our policy dialogue identified actionable policy recommendations with equity as a cross-cutting theme. Adapting policy dialogues to virtual formats and including technology-assisted facilitation can offer advantages for equitable stakeholder participation, allow for deeper analysis and help build consensus regarding evidence-based policy priorities. CONCLUSIONS: Our facilitated virtual policy dialogue was a key knowledge mobilization strategy for our research on the capacity of the Canadian MHSUH workforce to respond to the COVID-19 pandemic. Our policy dialogue allowed us to engage a diverse group of MHSUH workforce stakeholders in a meaningful action-oriented way, provided an avenue to get feedback on our research findings, and generated prioritized action items that incorporated the knowledge and experience of these MHSUH workforce stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».