Evaluation of regional project to strengthen national health research systems in four countries in West Africa: lessons learned
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Since the Commission on Health Research for Development (COHRED) published its flagship report, more attention has been focused on strengthening national health research systems (NHRS). This paper evaluates the contribution of a regional project that used a participatory approach to strengthen NHRS in four post-conflict West African countries - Guinea-Bissau, Liberia, Sierra Leone and Mali. METHODS: The data from the situation analysis conducted at the start of the project was compared to data from the project's final evaluation, using a hybrid conceptual framework built around four key areas identified through the analysis of existing frameworks. The four areas are governance and management, capacities, funding, and dissemination/use of research findings. RESULTS: The project helped improve the countries' governance and management mechanisms without strengthening the entire NHRS. In the four countries, at least one policy, plan or research agenda was developed. One country put in place a national health research ethics committee, while all four countries could adopt a research information management system. The participatory approach and support from the West African Health Organisation and COHRED were all determining factors. CONCLUSION: The lessons learned from this project show that the fragile context of these countries requires long-term engagement and that support from a regional institution is needed to address existing challenges and successfully strengthen the entire NHRS.
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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 | 0,131 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».