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15 Exiger des dirigeants et de la société que la prise de décision nationale soit fondée sur des faits plutôt que sur des illusions. Comment puis-je aider? En devenant signataire, vous rejoignez l'initiative et participez à la planification collective de nos prochaines étapes: En tant que signataire, vous pourrez: Participer à des sondages sur les différentes questions relatives au monde arménien et au-delà. Accéder à l'analyse détaillée de la recherche Armenia 2041 menée en partenariat avec McKinsey & Co. Les signataires peuvent s'engager dans une réflexion sur les éléments du FUTUR ARMÉNIEN et ses 15 objectifs.
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Nous avons également vu l'émergence de groupes de travail et de groupes consultatifs pour aider à combler le fossé entre les chercheurs et les décideurs sur des questions scientifiques critiques. En plus de cela, nous avons vu de nouveaux investissements importants dans la recherche scientifique pour les traitements et le développement de vaccins, ce qui démontre l'importance de la science pour aider à résoudre cette crise. Bien entendu, pour prendre de bonnes décisions fondées sur des données probantes, nous avons besoin de preuves solides. Pourtant, la COVID-19 met en évidence certaines de nos lacunes en matière de données. Par exemple, une nouvelle étude de Santé publique Ottawa montre que 66 pour cent des personnes à Ottawa qui ont été testées positives pour le COVID-19 font partie de groupes racialisés. Cette statistique souligne à quel point il est important d'avoir accès à des données robustes et désagrégées pour nous aider à mieux comprendre comment la COVID-19 a vraiment un impact sur diverses populations.
5 toutes les recherches publiées ne sont-elles pas de bonne qualité? toutes les recherches ne sont pas de qualité suffisante pour éclairer la prise de décision clinique. Par conséquent, vous devez évaluer de manière critique les preuves avant de les utiliser pour éclairer votre prise de décision clinique. Les trois principaux aspects de la preuve que vous devez évaluer de manière critique sont: validité – pouvez-vous lui faire confiance?, Impact-les résultats sont-ils cliniquement importants? applicabilité-pouvez-vous l'appliquer à votre patient?
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