Perceptions of Rehabilitation Coordinators on Health Information System for Rehabilitation Services in KwaZulu-Natal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A health information system (HIS) is crucial for the planning and management of health services. A HIS provides evidence for programme and policy decisions to ensure better population health outcomes. A HIS aims to improve data collection and handling to extract valuable information thus providing quality health services. Rehabilitation therapists in health facilities in KwaZulu-Natal (KZN) collect data for the monitoring and evaluation of rehabilitation services. Rehabilitation departments in different health facilities have designed data collection tools that are suitable for their institutions, resulting in inconsistency in what is collected across the province of KZN. The study seeks to explore the perceptions of rehabilitation coordinators concerning appropriate indicators for planning and monitoring rehabilitation services in health facilities in KZN. METHODS: An exploratory qualitative approach was used. Data was collected through face-to-face in-depth interviews with rehabilitation coordinators who were employed in provincial and district offices in the KZN Department of Health in 2018. Interviews were conducted from June 2018 through September 2018. Each interview was audio-recorded and transcribed verbatim. A thematic analysis was implemented. RESULTS: The participants highlighted that community outreach, access to multiple assistive devices and discipline specific indicators are appropriate for monitoring rehabilitation services. In addition, integration of rehabilitation indicators with priority programmes such as HIV and TB should be considered. CONCLUSION: Rehabilitation coordinators conceptualise the current indicators as limited and insufficient. Rehabilitation indicators should be have linkages with other programmes and reflect the multiple disciplines that fall within rehabilitation services.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».