The Virgin Islands National Information Systems for Health: vision, actions, and lessons learned for advancing the national public health agenda
Notice bibliographique
Résumé
The British Virgin Islands (BVI) Ministry of Health and Social Development (MOHSD) recently identified the need for an updated strategy to advance the country's vision for Information Systems for Health (IS4H) ("Informed decision-making for better health outcomes"). Since the early 1990s, the MOHSD has recognized the importance of having strong conceptual foundations and mechanisms for its information systems, and the need to strengthen the production and use of good-quality health data to enable fulfillment of the territory's health goals. Therefore, in May 2017, BVI requested technical assistance from the Pan American Health Organization (PAHO) to develop a plan/"road map" for strengthening the MOHSD's stewardship capacity for IS4H. This resulted in a bilateral, country-led collaboration between PAHO and the Ministry to carry out two assessments of BVI's National Information Systems for Health (NISH): 1) a rapid assessment to map NISH policy, to develop a short- and medium-term workplan for strengthening and updating it, and 2) a maturity assessment, using PAHO's IS4H Maturity Model tool, to evaluate the implementation of NISH policy thus far and determine next steps. This article describes 1) the steps taken in this bilateral collaboration to update BVI's NISH policy and fine-tune its IS4H vision, including the development of a national plan/road map, and 2) lessons learned.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».