Evaluating the sustainability of health programmes: A literature review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence shows that fewer than 1% of all international development projects worldwide, including those in Nigeria, were evaluated at least 2 years after completion to learn what genuinely changed. With over 787 million US Dollars in official development assistance to Nigeria’s health sector in 2017, this seeming disinterest in assessing sustainability – particularly in light of the international commitments to the Sustainable Development Goals – is concerning. Objectives: We aim to assess the overall body of knowledge on the evaluation of sustainability of health programmes in Nigeria. Methods: We conducted a broad literature search, which included grey literature such as development project reports to identify all relevant studies reporting on our study objective. Articles were selected for inclusion using predefined criteria and data were extracted onto a purposely designed data extraction form. Results: Four articles met our search criteria. The review identified financial, technical, social and environmental barriers to sustainability. Recommendations encompassed all stages of the project cycle: funding, design, implementation, monitoring and evaluation. Conclusion: This review explored the overall body of knowledge on the evaluation of sustainability for health programmes in Nigeria. A clear understanding of operational indicators for sustainability, embedding sustainability early in the project cycle, community ownership, capacity building, effective collaboration, leadership and quality post evaluation are key for sustainable development in Nigeria. A limitation of this review is the small number of studies included and the assessment of sustainability at a single point in time. Much more empirical and rigorous research is needed to explore sustainability of health programmes in Nigeria. Research should also seek to understand the views of key stakeholders such as donors, implementing partners and the government.
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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 | 0,020 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».