Identifying implementation science research and policy priorities to advance universal health coverage: a multi-country modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Despite efforts to advance universal health coverage (UHC) in different contexts, evidence gaps remain, and implementation science has been underused to address these gaps and determine 'what works'. The study aimed to establish a research agenda that could guide future research by identifying implementation science research priorities to advance UHC. A three-round modified Delphi study design with a multi-country panel was employed. Initial implementation science research gaps were identified from two scoping reviews conducted by our team, supplemented by 10 papers that we identified through a search of Medline and CINAHL databases. We generated 64 research gaps that were shared with 272 participants in Round I. Round I responses were analysed using descriptive statistics and a cut-off of 75% to move to Round II. Round I qualitative analysis resulted in an additional 15 research gaps and one new topic area. Based on Round I findings, an improved set of research gaps was shared in Round II. Quantitative data in Round II were analysed using the same approach as Round I, using an 85% cut-off point. Open-ended responses were analysed thematically. Round II research gaps were then presented in a virtual workshop. Results from the workshop were analysed using weighted ranking analysis. Round I response rate was 34.9% with 43 research gaps across 12 topic areas. Round II response rate was 77.9% with 42 gaps across 13 topic areas that passed to the virtual workshop. The workshop response rate was 39%. Through this process, the top 10 ranked implementation science research gaps were identified. Identified research gaps are focused on assessing equity in the delivery of health services and financial risk protection interventions. Future research will further contextualise this research agenda with country-level actors.
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 | 0,217 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».