Calling non-governmental organisations to strengthen primary health care: Lessons following Alma-Ata
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Alma-Ata Declaration's commitment to primary health care (PHC) reaches its 40th anniversary in 2018. Over the last 40 years, the number of non-governmental organisations (NGOs) working in low-income countries (LICs) has rapidly multiplied, and over time, NGOs have both positively and negatively impacted equity, effectiveness, appropriateness and efficiency of PHC systems in LICs. AIM: The authors aim to demonstrate that at the 40th anniversary of the Alma-Ata Declaration's commitment to PHC, NGOs are particularly poised to strengthen PHC in LICs. METHODS: In this letter, the authors reflect on how NGOs have both positively and negatively impacted equity, effectiveness, appropriateness and efficiency of PHC systems based on their experience working with NGOs in LICs. RESULTS: NGOs are poised to strengthen PHC in LICs in four distinct ways: assisting with local human resources development, strengthening local information systems, enabling community-based health services and testing innovative service delivery projects. CONCLUSIONS: The authors call for NGOs to commit their expertise and resources to long-term strengthening of PHC in LICs and to critically examine the factors that prevent or assist them in this goal. As the principles of Alma-Ata are renewed, NGOs should be responsibly engaged in strengthening the declaration's goal of 'health for all'.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».