The distinctive roles of urban community health workers in low- and middle-income countries: a scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Addressing urban health challenges in low- and middle-income countries (LMICs) has been hampered by lack of evidence on effective mechanisms for delivering health services to the poor. The urban disadvantaged experience poor health outcomes (often worse than rural counterparts) and face service barriers. While community health workers (CHWs) have been extensively employed in rural communities to address inequities, little attention has been given to understanding the roles of CHWs in urban contexts. This study is the first to systematically examine urban CHW roles in LMICs. It aims to understand their roles vis-à-vis other health providers and raise considerations for informing future scope of practice and service delivery models. We developed a framework that presents seven key roles performed by urban CHWs and position these roles against a continuum of technical to political functions. Our scoping review included publications from four databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL and Social Sciences Citation Index) and two CHW resource hubs. We included all peer-reviewed, CHW studies situated in urban/peri-urban, LMIC contexts. We identify roles (un)commonly performed by urban CHWs, present the range of evidence available on CHW effectiveness in performing each role and identify considerations for informing future roles. Of 856 articles, 160 met the inclusion criteria. Programmes spanned 34 LMICs. Studies most commonly reported evidence on CHWs roles related to health education, outreach and elements of direct service provision. We found little overlap in roles between CHWs and other providers, with some exceptions. Reported roles were biased towards home visiting and individual-capacity building, and not well-oriented to reach men/youth/working women, support community empowerment or link with social services. Urban-specific adaptations to roles, such as peer outreach to high-risk, stigmatized communities, were limited. Innovation in urban CHW roles and a better understanding of the unique opportunities presented by urban settings is needed to fully capitalize on their potential.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».