Rights-Based Training Enhancing Engagement of Health Providers With Communities, Cape Metropole, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Community participation, the central principle of the primary health care approach, is widely accepted in the governance of health systems. Health Committees (HCs) are community-based structures that can enable communities to participate in the governance of primary health care. Previous research done in the Cape Town Metropole, South Africa, reports that HCs' potential can, however, be limited by a lack of local health providers' (HPs) understanding of HC roles and functions as well as lack of engagement with HCs. This study was the first to evaluate HPs' responsiveness towards HCs following participation in an interactive rights-based training. Thirty-four HPs, from all Cape Metropole health sub-districts, participated in this qualitative training evaluation. Two training groups were observed and participants completed pre- and post-training questionnaires. Semi-structured interviews were held with 10 participants 3-4 months after training. Following training, HPs understood HCs to play an important role in the communication between the local community and HPs. HPs also perceived HCs as able to assist with and improve the quality and accessibility of PHC, as well as the answerability of services to local community needs. HPs expressed intentions to actively engage with the facility's HC and stressed the importance of setting clear roles and responsibilities for all HC members. This training evaluation reveals HPs' willingness to engage with HCs and their desire for skills to achieve this. Moreover, it confirms that HPs are crucial players for the effective functioning of HCs. This evaluation indicates that HPs' increased responsiveness to HCs following training can contribute to tackling the disconnect between service delivery and community needs. Therefore, the training of HPs on HCs potentially promotes the development of needs-responsive PHC and a people-centred health system. The training requires ongoing evaluation as it is extended to other contexts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».