Systems Thinking and Complexity Science Methods and the Policy Process in Non-Communicable Disease Prevention: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the complex determinants of non-communicable diseases (NCDs), and the dynamic policy landscape, researchers and policymakers are exploring the use of systems thinking and complexity science (STCS) in developing effective policies. The aim of this review is to systematically identify and analyse existing applications of STCS-informed methods in NCD prevention policy. METHODS: Systematic scoping review: We searched academic databases (Medline, Scopus, Web of Science, EMBASE) for all publications indexed by 13 October 2020, screening titles, abstracts and full texts and extracting data according to published guidelines. We summarised key data from each study, mapping applications of methods informed by STCS to policy process domains. We conducted a thematic analysis to identify advantages, limitations, barriers and facilitators to using STCS. RESULTS: 4681 papers were screened and 112 papers were included in this review. The most common policy areas were tobacco control, obesity prevention and physical activity promotion. Methods applied included system dynamics modelling, agent-based modelling and concept mapping. Advantages included supporting evidence-informed decision-making; modelling complex systems and addressing multi-sectoral problems. Limitations included the abstraction of reality by STCS methods, despite aims of encompassing greater complexity. Challenges included resource-intensiveness; lack of stakeholder trust in models; and results that were too complex to be comprehensible to stakeholders. Ensuring stakeholder ownership and presenting findings in a user-friendly way facilitated STCS use. CONCLUSION: This review maps the proliferating applications of STCS methods in NCD prevention policy. STCS methods have the potential to generate tailored and dynamic evidence, adding robustness to evidence-informed policymaking, but must be accessible to policy stakeholders and have strong stakeholder ownership to build consensus and change stakeholder perspectives. Evaluations of whether, and under what circumstances, STCS methods lead to more effective policies compared to conventional methods are lacking, and would enable more targeted and constructive use of these methods.
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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 | 0,049 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».