Engaging stakeholders to identify gaps and develop strategies to inform evidence use for health policymaking in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: recent efforts to bridge the evidence-policy gap in low-and middle-income countries have seen growing interest from key audiences such as government, civil society, international organizations, private sector players, academia, and media. One of such engagement was a two-day virtual participant-driven conference (the convening) in Nigeria. The aim of the convening was to develop strategies for improving evidence use in health policy. The convening witnessed a participant blend of health policymakers, researchers, political policymakers, philanthropists, global health practitioners, program officers, students, and the media. Methods: in this study, we analyzed conversations at the convening with the aim to disseminate findings to key stakeholders in Nigeria. The recordings from the convening were transcribed and analyzed inductively to identify emerging themes, which were interpreted, and inferences are drawn. Results: a total of 630 people attended the convening. Participants joined from 13 countries. Participants identified poor collaboration between researchers and policymakers, poor community involvement in research and policy processes, poor funding for research, and inequalities as key factors inhibiting the use of evidence for policymaking in Nigeria. Strategies proposed to address these challenges include the use of participatory and embedded research methods, leveraging existing systems and networks, advocating for improved funding and ownership for research, and the use of context-sensitive knowledge translation strategies. Conclusion: overall, better interaction among the various stakeholders will improve the evidence generation, translation, and use in Nigeria. A road map for the dissemination of findings from this conference has been developed for implementation across the strata of the health system.
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 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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».