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Enregistrement W2788906194 · doi:10.1186/s12992-018-0327-z

Saving Lives at Birth; development of a retrospective theory of change, impact framework and prioritised metrics

2018· article· en· W2788906194 sur OpenAlexfundno aff
Marek Lalli, Harriet Ruysen, Hannah Blencowe, Kristen Yee, Karen Clune, Mary Bachman DeSilva, Marissa Leffler, Emily Hillman, Haitham El-Noush, Jo Mulligan, Jeffrey C. Murray, Karlee Silver, Joy E Lawn

Notice bibliographique

RevueGlobalization and Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaLondon School of Hygiene and Tropical MedicineDepartment for International DevelopmentBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésTheory of changeGeneral partnershipHealth services researchScale (ratio)Health policyHealth careSocial policyProcess managementEconomic growthPublic relationsManagement sciencePolitical scienceBusinessEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Grand Challenges for international health and development initiatives have received substantial funding to tackle unsolved problems; however, evidence of their effectiveness in achieving change is lacking. A theory of change may provide a useful tool to track progress towards desired outcomes. The Saving Lives at Birth partnership aims to address inequities in maternal-newborn survival through the provision of strategic investments for the development, testing and transition-to-scale of ground-breaking prevention and treatment approaches with the potential to leapfrog conventional healthcare approaches in low resource settings. We aimed to develop a theory of change and impact framework with prioritised metrics to map the initiative's contribution towards overall goals, and to measure progress towards improved outcomes around the time of birth. METHODS: A theory of change and impact framework was developed retrospectively, drawing on expertise across the partnership and stakeholders. This included a document and literature review, and wide consultation, with feedback from stakeholders at all stages. Possible indicators were reviewed from global maternal-newborn health-related partner initiatives, priority indicator lists, and project indicators from current innovators. These indicators were scored across five domains to prioritise those most relevant and feasible for Saving Lives at Birth. These results informed the identification of the prioritised metrics for the initiative. RESULTS: The pathway to scale through Saving Lives at Birth is articulated through a theory of change and impact framework, which also highlight the roles of different actors involved in the programme. A prioritised metrics toolkit, including ten core impact indicators and five additional process indicators, complement the theory of change. The retrospective nature of this development enabled structured reflection of the program mechanics, allowing for inclusion of learning from the first four rounds of the program to inform implementation of subsequent rounds. CONCLUSIONS: While theories of change are more traditionally developed before program implementation, retrospective development can still be a useful exercise for multi-round programs like Saving Lives at Birth, where outputs from the development can be used to strengthen subsequent rounds. However, identifying a uniform set of prioritised metrics for use across the portfolio proved more challenging. Lessons learnt from this exercise will be relevant to the development of pathways to change across other Grand Challenges and global health platforms.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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