Activities used by evidence networks to promote evidence-informed decision-making in the health sector– a rapid evidence review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence networks facilitate the exchange of information and foster international relationships among researchers and stakeholders. These networks are instrumental in enabling the integration of scientific evidence into decision-making processes. While there is a global emphasis on evidence-based decision-making at policy and organisational levels, there exists a significant gap in our understanding of the most effective activities to exchange scientific knowledge and use it in practice. The objective of this rapid review was to explore the strategies employed by evidence networks to facilitate the translation of evidence into decision-making processes. This review makes a contribution to global health policymaking by mapping the landscape of knowledge translation in this context and identifying the evidence translation activities that evidence networks have found effective. METHODS: The review was guided by standardised techniques for conducting rapid evidence reviews. Document searching was based on a phased approach, commencing with a comprehensive initial search strategy and progressively refining it with each subsequent search iterations. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) statement was followed. RESULTS: The review identified 143 articles, after screening 1135 articles. Out of these, 35 articles were included in the review. The studies encompassed a diverse range of countries, with the majority originating from the United States (n = 14), followed by Canada (n = 5), Sweden (n = 2), and various other single locations (n = 14). These studies presented a varied set of implementation strategies such as research-related activities, the creation of teams/task forces/partnerships, meetings/consultations, mobilising/working with communities, influencing policy, activity evaluation, training, trust-building, and regular meetings, as well as community-academic-policymaker engagement. CONCLUSIONS: Evidence networks play a crucial role in developing, sharing, and implementing high-quality research for policy. These networks face challenges like coordinating diverse stakeholders, international collaboration, language barriers, research consistency, knowledge dissemination, capacity building, evaluation, and funding. To enhance their impact, sharing network efforts with wider audiences, including local, national, and international agencies, is essential for evidence-based decision-making to shape evidence-informed policies and programmes effectively.
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 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 | 0,163 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».