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Enregistrement W2107772576 · doi:10.1093/heapol/czu043

Monitoring the ability to deliver care in low- and middle-income countries: a systematic review of health facility assessment tools

2014· review· en· W2107772576 sur OpenAlexafffund
Jason Nickerson, Orvill Adams, Amir Attaran, Janet Hatcher-Roberts, Peter Tugwell

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésLow and middle income countriesHealth careBusinessDeveloping countryHealth servicesHealth facilityEnvironmental healthEconomic growthMedicinePopulationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Health facilities assessments are an essential instrument for health system strengthening in low- and middle-income countries. These assessments are used to conduct health facility censuses to assess the capacity of the health system to deliver health care and to identify gaps in the coverage of health services. Despite the valuable role of these assessments, there are currently no minimum standards or frameworks for these tools. METHODS: We used a structured keyword search of the MEDLINE, EMBASE and HealthStar databases and searched the websites of the World Health Organization, the World Bank and the International Health Facilities Assessment Network to locate all available health facilities assessment tools intended for use in low- and middle-income countries. We parsed the various assessment tools to identify similarities between them, which we catalogued into a framework comprising 41 assessment domains. RESULTS: We identified 10 health facility assessment tools meeting our inclusion criteria, all of which were included in our analysis. We found substantial variation in the comprehensiveness of the included tools, with the assessments containing indicators in 13 to 33 (median: 25.5) of the 41 assessment domains included in our framework. None of the tools collected data on all 41 of the assessment domains we identified. CONCLUSIONS: Not only do a large number of health facility assessment tools exist, but the data they collect and methods they employ are very different. This certainly limits the comparability of the data between different countries' health systems and probably creates blind spots that impede efforts to strengthen those systems. Agreement is needed on the essential elements of health facility assessments to guide the development of specific indicators and for refining existing instruments.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations54
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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