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Enregistrement W4405529460 · doi:10.1186/s12961-024-01262-z

Enhancing multi-sectoral collaborations for the prevention and control of NCDs in Thailand with a new approach

2024· article· en· W4405529460 sur OpenAlexafffund
Bundit Sornpaisarn, Somsak Chunharas, Sarnti Sornpaisarn, Pairoj Saonuam, Rifat Farzan Nipun, Chaniphun Butryee, Bhubate Samutachak, Maneekwan Chandarasorn, Nattapon Supadulya, Sumeetpal S. Singh, Wiwat Rojanapithayakorn, Kumnuan Ungchusak, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoPublic Health OntarioCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHealth administrationKnowledge translationStakeholderHealth services researchStakeholder engagementProcess managementSustainable developmentMedicineHealth informaticsHealth careKnowledge managementPublic relationsPublic healthBusinessComputer sciencePolitical scienceEconomic growthNursingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) by 2030, Thailand must engage in effective multi-sectoral collaboration (MSC). However, implementing MSC in Thailand presents significant challenges. Although Thailand had a 2011-2020 MSC strategic plan for the control of non-communicable diseases (NCDs) with the prime minister taking the lead, joined by many non-health ministers, not a single meeting was called over those 10 years. This paper describes the development of a new tool created to enhance MSC between health and non-health sectors in controlling NCDs in Thailand. Stakeholder-engaged research will be used to implement and evaluate this tool. This paper also describes the research planned to test the new approach. METHODS: The authors used two main methods: (1) a narrative review on MSC enhancement and (2) a series of four consultation meetings with key stakeholders - in the health, non-health and academic sectors - to develop a research study to implement and evaluate the new approach. RESULTS: To address previous MSC implementation problems, the proposed novel MSC enhancement approach emphasizes three principles: (1) pursuit of committed-stakeholder involvement at the middle-management level, instead of relying on the top-management level, an approach which has never been successful; (2) production of knowledge to support specific, achievable target policies; and (3) use of a comprehensive set of knowledge-translation activities and knowledge brokers to solve the problem of ineffective routine official communications between members of the MSC. Using participatory consultations during the research proposal development, middle-level officials from three non-health ministries (the Ministries of Agriculture, Finance and Education) agreed to join the MSC to work together to solve specific problems regarding the control of NCDs. A target-advocated policy for each ministry was formulated and agreed upon by both non-health-sector and health-sector stakeholders. CONCLUSIONS: This new approach (middle-management oriented), if implemented, may encourage more commitment from the Ministries' representatives, policy-relevant knowledge generation and effective communications between ministries involved in an MSC. Ideally, it would complement the conventional approach (top-management oriented) in enhancing the MSC for controlling NCDs, and thereby bring hope for achieving the NCD-related SDGs for Thailand and possibly other countries as well.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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