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Enregistrement W2728480217 · doi:10.1186/s12960-017-0219-y

Harmonizing community-based health worker programs for HIV: a narrative review and analytic framework

2017· review· en· W2728480217 sur OpenAlexaff
Jan‐Walter De Neve, Chantelle Boudreaux, Roopan Gill, Pascal Geldsetzer, Maria Vaikath, Till Bärnighausen, Thomas J. Bossert

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. President’s Emergency Plan for AIDS ReliefHarvard T.H. Chan School of Public HealthUnited States Agency for International Development
Mots-clésHarmonizationConceptual frameworkImplementation researchMedicineHealth services researchHealth policyPublic relationsPublic healthPolitical scienceEnvironmental healthNursingSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many countries have created community-based health worker (CHW) programs for HIV. In most of these countries, several national and non-governmental initiatives have been implemented raising questions of how well these different approaches address the health problems and use health resources in a compatible way. While these questions have led to a general policy initiative to promote harmonization across programs, there is a need for countries to develop a more coherent and organized approach to CHW programs and to generate evidence about the most efficient and effective strategies to ensure their optimal, sustained performance. METHODS: We conducted a narrative review of the existing published and gray literature on the harmonization of CHW programs. We searched for and noted evidence on definitions, models, and/or frameworks of harmonization; theoretical arguments or hypotheses about the effects of CHW program fragmentation; and empirical evidence. Based on this evidence, we defined harmonization, introduced three priority areas for harmonization, and identified a conceptual framework for analyzing harmonization of CHW programs that can be used to support their expanding role in HIV service delivery. We identified and described the major issues and relationships surrounding the harmonization of CHW programs, including key characteristics, facilitators, and barriers for each of the priority areas of harmonization, and used our analytic framework to map overarching findings. We apply this approach of CHW programs supporting HIV services across four countries in Southern Africa in a separate article. RESULTS: There is a large number and immense diversity of CHW programs for HIV. This includes integration of HIV components into countries' existing national programs along with the development of multiple, stand-alone CHW programs. We defined (i) coordination among stakeholders, (ii) integration into the broader health system, and (iii) assurance of a CHW program's sustainability to be priority areas of harmonization. While harmonization is likely a complex political process, with in many cases incremental steps toward improvement, a wide range of facilitators are available to decision-makers. These can be categorized using an analytic framework assessing the (i) health issue, (ii) intervention itself, (iii) stakeholders, (iv) health system, and (v) broad context. CONCLUSIONS: There is a need to address fragmentation of CHW programs to advance and sustain CHW roles and responsibilities for HIV. This study provides a narrative review and analytic framework to understand the process by which harmonization of CHW programs might be achieved and to test the assumption that harmonization is needed to improve CHW performance.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,377
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,154 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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