How integrated knowledge translation worked to reduce federal policy barriers to the implementation of medication abortion in Canada: a realist evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Initial Canadian federal regulations for the abortion pill, mifepristone, had the potential to impede safe and equitable access to this medication. To catalyze evidence-based regulatory change, we engaged health policy, health system, and health services decision makers, and health professional organizations in integrated knowledge translation (iKT), a research approach that engages the users of research as equal partners. METHODS: We conducted a realist evaluation of what iKT strategies worked, for whom, and in what context to impact federal mifepristone regulations. We constructed initial program theories (if-then statements about how iKT worked). We tested the initial program theories using interviews with researchers and knowledge partners and triangulated with analysis of research programme documents. We configured the evidence in relation to the initial program theories, and refined program theories into causal explanatory configurations. RESULTS: We analyzed 38 interviews with researchers, health professional leaders, advocacy group leaders, and administrative government policy makers, as well as 49 program documents. Our results indicated that researcher partnerships with stakeholders had a meaningful impact on the removal of restrictions. We found key components of the causal explanatory configurations included: researcher motivation to move evidence into action, trusted reputations as credible sources of evidence, strategic partnerships, understanding of health policy processes, and researcher roles as a trusted convenor between key groups and decision makers. CONCLUSIONS: Our study identifies several practical and transferable approaches to impactful iKT. The findings may be of relevance to researchers focused on public health topics subject to stigma.
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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 | 0,149 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».