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Enregistrement W2818017314 · doi:10.1093/heapol/czx162

Strategic leadership capacity building for Sub-Saharan African health systems and public health governance: a multi-country assessment of essential competencies and optimal design for a Pan African DrPH

2017· article· en· W2818017314 sur OpenAlexfundno aff
Irène Akua Agyepong, Uta Lehmann, Elizeus Rutembemberwa, Suzanne M. Babich, Edith Frimpong, Aku Kwamie, Jill Olivier, Gina Teddy, Boroto Hwabamungu, Lucy Gilson

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreRockefeller Foundation
Mots-clésFacilitatorCapacity buildingPublic healthLeadership developmentPublic relationsCorporate governanceMedicineMedical educationNursingPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leadership capacity needs development and nurturing at all levels for strong health systems governance and improved outcomes. The Doctor of Public Health (DrPH) is a professional, interdisciplinary terminal degree focused on strategic leadership capacity building. The concept is not new and there are several programmes globally-but none within Africa, despite its urgent need for strong strategic leadership in health. To address this gap, a consortium of institutions in Sub-Saharan Africa, UK and North America have embarked on a collaboration to develop and implement a pan-African DrPH with support from the Rockefeller Foundation. This paper presents findings of research to verify relevance, identify competencies and support programme design and customization. A mixed methods cross sectional multi-country study was conducted in Ghana, South Africa and Uganda. Data collection involved a non-exhaustive desk review, 34 key informant (KI) interviews with past and present health sector leaders and a questionnaire with closed and open ended items administered to 271 potential DrPH trainees. Most study participants saw the concept of a pan-African DrPH as relevant and timely. Strategic leadership competencies identified by KI included providing vision and inspiration for the organization, core personal values and character qualities such as integrity and trustworthiness, skills in adapting to situations and context and creating and maintaining effective change and systems. There was consensus that programme design should emphasize learning by doing and application of theory to professional practice. Short residential periods for peer-to-peer and peer-to-facilitator engagement and learning, interspaced with facilitated workplace based learning, including coaching and mentoring, was the preferred model for programme implementation. The introduction of a pan-African DrPH with a focus on strategic leadership is relevant and timely. Core competencies, optimal design and customization for the sub-Saharan African context has broad consensus in the study setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,119 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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