Perspectives on utilization of community based health information systems in Western Kenya
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
INTRODUCTION: Health information systems (HIS) are considered fundamental for the efficient delivery of high quality health care. However, a large number of legal and practical constraints influence the design and introduction of such systems. The inability to quantify and analyse situations with credible data and to use data in planning and managing service delivery plagues Africa. Establishing effective information systems and using this data for planning efficient health service delivery is essential to district health systems' performance improvement. Community Health Units in Kenya are central points for community data collection, analysis, dissemination and use. In Kenya, data tend to be collected for reporting purposes and not for decision-making at the point of collection. This paper describes the perspectives of local users on information use in various socio-economic contexts in Kenya. METHODS: Information for this study was gathered through semi-structured interviews. The interviewees were purposefully selected from various community health units and public health facilities in the study area. The data were organized and analysed manually, grouping them into themes and categories. RESULTS: Information needs of the community included service utilization and health status information. Dialogue was the main way of information utilization in the community. However, health systems and personal challenges impeded proper collection and use of information. CONCLUSION: The challenges experienced in health information utilization may be overcome by linkages and coordination between the community and the health facilities. The personal challenges can be remedied using a motivational package that includes training of the Community Health Workers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle