Analysis of Non-communicable disease prevention policies in five Sub-Saharan African countries: Study protocol
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The burden of non-communicable diseases (NCDs) and their risk factors is increasing in sub-Saharan Africa, and there have been calls for adopting a multi-sectoral approach in developing policies and programs to address this burden. Evidence exists largely from high-income countries on the success (and lack thereof) of multi-sectoral approach in improving population level health outcomes. In sub-Saharan Africa, there is limited research on the application and success of multi-sectoral approach in the formulation and implementation of policies aimed at prevention of non-communicable diseases. Therefore, this protocol describes a study that aims to primarily generate evidence on the extent to which multi-sectoral approach has been applied in developing policies to prevent non-communicable disease in six countries in sub-Saharan Africa -Kenya, Malawi, Nigeria, Cameroon, Togo and South Africa. METHODS/DESIGN: The study applies a multiple case study design. Data will be collated mainly through document reviews and key informant interviews with the relevant decision makers in various sectors. In each country, a detailed case study analysis will be undertaken of any policy/policies developed, adopted and implemented, aimed at implementing the World Health Organization recommended "best buys" for non-communicable disease prevention. These case studies will be conducted by research teams in each country; each team includes a senior research fellow supported by a doctoral student, and research assistants. DISCUSSION: Uptake of the evidence generated from the case studies will be ensured by systematic engagement with policy makers in each country throughout the research process. Ultimately, a forum of experts will be convened to generate actionable recommendations on the use of multi-sectoral approach in non-communicable disease prevention policies in the region.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle