Strategies for enacting health policy codesign: a scoping review and direction for research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Strategies for supporting evidence-informed health policy are a recognized but understudied area of policy dissemination and implementation science. Codesign describes a set of strategies potentially well suited to address the complexity presented by policy formation and implementation. We examine the health policy literature describing the use of codesign in initiatives intended to combine diverse sources of knowledge and evidence in policymaking. METHODS: The search included PubMed, MEDLINE, PsychInfo, CINAHL, Web of Science, and Google Scholar in November 2022 and included papers published between 1996 and 2022. Terms included codesign, health, policy, and system terminology. Title and abstracts were reviewed in duplicate and included if efforts informed policy or system-level decision-making. Extracted data followed scoping review guidelines for location, evaluation method, health focus, codesign definition, description, level of health system user input, sectors involved, and reported benefits and challenges. RESULTS: From 550 titles, 23 citations describing 32 policy codesign studies were included from multiple continents (Australia/New Zealand, 32%; UK/Europe, 32%; South America, 14%; Africa, 9%; USA/Canada 23%). Document type was primarily case study (77%). The area of health focus was widely distributed. Policy type was more commonly little p policy (47%), followed by big p policy (25%), and service innovations that included policy-enabled funding (25%). Models and frameworks originated from formal design (e.g., human-centered or participatory design (44%), political science (38%), or health service research (16%). Reported outcomes included community mobilization (50%), policy feasibility (41%), improved multisector alignment (31%), and introduction of novel ideas and critical thinking (47%). Studies engaging policy users in full decision-making roles self-reported higher levels of community mobilization and community needs than other types of engagement. DISCUSSION: Policy codesign is theoretically promising and is gaining interest among diverse health sectors for addressing the complexity of policy formation and implementation. The maturity of the science is just emerging. We observed trends in the association of codesign strategies and outcomes that suggests a research agenda in this area could provide practical insights for tailoring policy codesign to respond to local contextual factors including values, needs, and resources.
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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 | 0,270 | 0,397 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,056 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,024 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».