Building Health System Capacity Through Implementation Research: Experience of INSPIRE—A Multi-country PMTCT Implementation Research Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The INSPIRE-Integrating and Scaling Up PMTCT through Implementation REsearch-initiative was established as a model partnership of national prevention of mother-to-child transmission of HIV (PMTCT) implementation research in 3 high HIV burden countries-Malawi, Nigeria, and Zimbabwe. INSPIRE aimed to link local research groups with Ministries of Health (MOH), build local research capacity, and demonstrate that implementation research may contribute to improving health care delivery and respond to program challenges. METHODOLOGY: We used a mixed methods approach to review capacity building activities, as experienced by health care workers, researchers, and trainers conducted in the 6 INSPIRE projects before and during study implementation. RESULTS: Between 2011 and 2016, over 3400 health care workers, research team members, and community members participated in INSPIRE activities. This included research prioritization exercises, proposal development, good clinical practice and research ethics training, data management and analysis workshops, and manuscript development. Health care workers in clinics and district health offices acknowledged the value of hosting implementation research projects and how the quality of services improved. Research teams acknowledged the opportunities that projects provided for personal development and the value of participating in a multicountry research network. DISCUSSION: INSPIRE provided an opportunity for African-led research in which researchers worked closely with national MOH to identify priority research questions and implement studies. Close partnerships between research teams and local implementers facilitated project responsiveness to local program issues. Consequently, processes and training needed for study implementation also improved local program management and service delivery. Additional benefits included improved data management, publications, and career development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,050 | 0,005 |
| 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 | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».