Perspectives on utilization of community based health information systems in Western Kenya
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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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».