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Enregistrement W2673164513 · doi:10.7189/jogh.07.011002

Prioritizing research for integrated implementation of early childhood development and maternal, newborn, child and adolescent health and nutrition platforms

2017· article· en· W2673164513 sur OpenAlex
Renee Sharma, Michelle F Gaffey, Harold Alderman, Diego G. Bassani, Kimber Bogard, Gary L. Darmstadt, Jai K Das, Joseph E de Graft–Johnson, Jena Hamadani, Susan Horton, Luis Huicho, Julia Hussein, Stephen J. Lye, Rafael Pérez‐Escamilla, Kerrie Proulx, Kofi Marfo, Vanessa Mathews–Hanna, Mireille Mclean, Atıf Rahman, Karlee Silver, Daisy R. Singla, Patrick Webb, Zulfiqar A Bhutta

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity of WaterlooSinai Health SystemHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUnited States Agency for International Development
Mots-clésPsychological interventionImplementation researchEquity (law)MedicineChild developmentChild mortalityEarly childhoodResource (disambiguation)Environmental healthMedical educationFamily medicineGerontologyPsychologyNursingDevelopmental psychologyComputer sciencePolitical sciencePopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Existing health and nutrition services present potential platforms for scaling up delivery of early childhood development (ECD) interventions within sensitive windows across the life course, especially in the first 1000 days from conception to age 2 years. However, there is insufficient knowledge on how to optimize implementation for such strategies in an integrated manner. In light of this knowledge gap, we aimed to systematically identify a set of integrated implementation research priorities for health, nutrition and early child development within the 2015 to 2030 timeframe of the Sustainable Development Goals (SDGs). METHODS: We applied the Child Health and Nutrition Research Initiative method, and consulted a diverse group of global health experts to develop and score 57 research questions against five criteria: answerability, effectiveness, deliverability, impact, and effect on equity. These questions were ranked using a research priority score, and the average expert agreement score was calculated for each question. FINDINGS: The research priority scores ranged from 61.01 to 93.52, with a median of 82.87. The average expert agreement scores ranged from 0.50 to 0.90, with a median of 0.75. The top-ranked research question were: i) "How can interventions and packages to reduce neonatal mortality be expanded to include ECD and stimulation interventions?"; ii) "How does the integration of ECD and MNCAH&N interventions affect human resource requirements and capacity development in resource-poor settings?"; and iii) "How can integrated interventions be tailored to vulnerable refugee and migrant populations to protect against poor ECD and MNCAH&N outcomes?". Most highly-ranked research priorities varied across the life course and highlighted key aspects of scaling up coverage of integrated interventions in resource-limited settings, including: workforce and capacity development, cost-effectiveness and strategies to reduce financial barriers, and quality assessment of programs. CONCLUSIONS: Investing in ECD is critical to achieving several of the SDGs, including SDG 2 on ending all forms of malnutrition, SDG 3 on ensuring health and well-being for all, and SDG 4 on ensuring inclusive and equitable quality education and promotion of life-long learning opportunities for all. The generated research agenda is expected to drive action and investment on priority approaches to integrating ECD interventions within existing health and nutrition services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,375 · 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