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Enregistrement W2096059379 · doi:10.1186/1478-4505-12-11

A practical and systematic approach to organisational capacity strengthening for research in the health sector in Africa

2014· review· en· W2096059379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentWellcome TrustLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésCapacity buildingProcess managementPsychological interventionVariety (cybernetics)SustainabilityProcess (computing)Health services researchHealth administrationSystematic reviewManagement scienceBusinessRisk analysis (engineering)Health careMedicineEconomicsComputer scienceEconomic growthPolitical scienceNursingMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite increasing investment in health research capacity strengthening efforts in low and middle income countries, published evidence to guide the systematic design and monitoring of such interventions is very limited. Systematic processes are important to underpin capacity strengthening interventions because they provide stepwise guidance and allow for continual improvement. Our objective here was to use evidence to inform the design of a replicable but flexible process to guide health research capacity strengthening that could be customized for different contexts, and to provide a framework for planning, collecting information, making decisions, and improving performance. METHODS: We used peer-reviewed and grey literature to develop a five-step pathway for designing and evaluating health research capacity strengthening programmes, tested in a variety of contexts in Africa. The five steps are: i) defining the goal of the capacity strengthening effort, ii) describing the optimal capacity needed to achieve the goal, iii) determining the existing capacity gaps compared to the optimum, iv) devising an action plan to fill the gaps and associated indicators of change, and v) adapting the plan and indicators as the programme matures. Our paper describes three contrasting case studies of organisational research capacity strengthening to illustrate how our five-step approach works in practice. RESULTS: Our five-step pathway starts with a clear goal and objectives, making explicit the capacity required to achieve the goal. Strategies for promoting sustainability are agreed with partners and incorporated from the outset. Our pathway for designing capacity strengthening programmes focuses not only on technical, managerial, and financial processes within organisations, but also on the individuals within organisations and the wider system within which organisations are coordinated, financed, and managed. CONCLUSIONS: Our five-step approach is flexible enough to generate and utilise ongoing learning. We have tested and critiqued our approach in a variety of organisational settings in the health sector in sub-Saharan Africa, but it needs to be applied and evaluated in other sectors and continents to determine the extent of transferability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,113
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,786
Tête enseignante GPT0,617
Écart entre enseignants0,169 · 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