Evidence-informed decision-making in public health in Canada: a qualitative exploration
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evidence-informed decision-making (EIDM) plays a vital role in public health practice. Canada has invested in support for evidence-informed approaches in public health. Despite growing expectations for EIDM, evidence integration has not been thoroughly evaluated. OBJECTIVE: This study explores EIDM within Canadian public health organizations before the COVID-19 pandemic. A secondary objective is to explore how EIDM in public health was affected by the COVID-19 pandemic. METHODS: Using a qualitative descriptive approach, data were collected and analyzed from interviews with public health professionals across Canada. RESULTS: From interviews with 20 participants in four Canadian provinces and one territory, all participants noted that EIDM was valued, but there was considerable variation in implementation. Participants reported differences in consistency of evidence use, resources available at their public health organizations to support EIDM, and staff knowledge and skills in EIDM. Leadership emerged as a strong influencer of EIDM; however, leadership investment in EIDM varied. Changes in evidence use during the COVID-19 pandemic revealed an urgency for decision-making amidst an influx of evidence and reallocated staff roles. CONCLUSIONS: Despite gains in the recognized value of EIDM, gaps remain in the integration of evidence into decision-making and adequate resource investment to support EIDM. Time, resources, and skills to adapt processes and implement EIDM are needed for public health organizations in Canada to fully integrate EIDM into all aspects of public health decision-making. SPANISH ABSTRACT: http://links.lww.com/IJEBH/A249.
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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 | 0,031 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».