Human resources for health strategies: the way to achieve universal health coverage in the Islamic Republic of Iran
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is impossible to achieve universal health coverage (UHC) without an adequate, competent and motivated workforce. AIMS: The study aimed to describe how the Iranian health sector has formulated its human resources strategies to achieve UHC. METHODS: This was a qualitative study using a conceptual framework approach to content analysis. Primary data were gathered through expert focused group discussions and document analyses. Both transcribed discussions and the selected documents were analysed using in-depth thematic analysis. A conceptual framework from the Global Health Workforce Alliance was used for content analysis and to draft and develop the strategies. The framework suggested five human resources for health (HRH) pathways to achieve UHC aspects structured according to availability, accessibility, acceptability and quality. RESULTS: Thirty strategies were formulated for Iranian HRH. Eleven of the developed strategies were related to the field of education and training, such as development of new required academic disciplines; balancing university admissions based on workforce requirements; and enrolling local students from deprived and underserved areas. Ten of the developed strategies were structured under the workforce accessibility dimension. CONCLUSIONS: Strategies for HRH were formulated by adopting a comprehensive, scientific and collaborative approach to ensure alignment with the country's health system priorities and Global Strategy on Human Resources for Health to overcome health workforce challenges.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».