Analysis of Non-communicable disease prevention policies in five Sub-Saharan African countries: Study protocol
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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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 | 0,059 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,009 |
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 ».