Global research priorities to accelerate programming to improve early childhood development in the sustainable development era: a CHNRI exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 250 million children under the age of five in low and middle-income countries (LMICs) will not achieve their developmental potential due to poverty and stunting alone. Investments in programming to improve early childhood development (ECD) have the potential to disrupt the cycle of poverty and therefore should be prioritised. Support for ECD has increased in recent years. Nevertheless, donors and policies continue to neglect ECD, in part from lack of evidence to guide policy makers and donors about where they should focus policies and programmes. Identification and investment in research is needed to overcome these constraints and in order to achieve high quality implementation of programmes to improve ECD. METHODS: The Child Health and Nutrition Research Initiative (CHNRI) priority setting methodology was applied in order to assess research priorities for improving ECD. A group of 348 global and local experts in ECD-related research were identified and invited to generate research questions. This resulted in 406 research questions which were categorised and refined by study investigators into 54 research questions across six thematic goals which were evaluated using five criteria: answerability, effectiveness, feasibility, impact, and effect on equity. Research options were ranked by their final research priority score multiplied by 100. RESULTS: The top three research priority options from the LMIC experts came from the third thematic goal of improving the impact of interventions, whereas the top three research priority options from high-income country experts came from different goals: improving the integration of interventions, increasing the understanding of health economics and social protection strategies, and improving the impact of interventions. CONCLUSION: The results of this process highlight that priorities for future research should focus on the need for services and support to parents to provide nurturing care, and the training of health workers and non-specialists in implementation of interventions to improve ECD. Three of the six thematic goals of the present priority setting centred on interventions (ie, improving impact, implementation of interventions and improving the integration of interventions). In order to achieve higher coverage through sustainable interventions to improve ECD with equitable reach, interventions should be integrated and not be sector driven.
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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 | 0,148 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».