Task-shifting for cardiovascular risk factor management: lessons from the Global Alliance for Chronic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Task-shifting to non-physician health workers (NPHWs) has been an effective model for managing infectious diseases and improving maternal and child health. There is inadequate evidence to show the effectiveness of NPHWs to manage cardiovascular diseases (CVDs). In 2012, the Global Alliance for Chronic Diseases funded eight studies which focused on task-shifting to NPHWs for the management of hypertension. We report the lessons learnt from the field. From each of the studies, we obtained information on the types of tasks shifted, the professional level from which the task was shifted, the training provided and the challenges faced. Additionally, we collected more granular data on 'lessons learnt ' throughout the implementation process and 'design to implementation' changes that emerged in each project. The tasks shifted to NPHWs included screening of individuals, referral to physicians for diagnosis and management, patient education for lifestyle improvement, follow-up and reminders for medication adherence and appointments. In four studies, tasks were shifted from physicians to NPHWs and in four studies tasks were shared between two different levels of NPHWs. Training programmes ranged between 3 and 7 days with regular refresher training. Two studies used clinical decision support tools and mobile health components. Challenges faced included system level barriers such as inability to prescribe medicines, varying skill sets of NPHWs, high workload and staff turnover. With the acute shortage of the health workforce in low-income and middle-income countries (LMICs), achieving better health outcomes for the prevention and control of CVD is a major challenge. Task-shifting or sharing provides a practical model for the management of CVD in LMICs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,057 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».