Impact of peer-trainer leadership style on uptake of a peer led educational outreach intervention to improve tuberculosis care and outcomes in Malawi: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about how to build leadership capacity to support implementation of evidence-based practices within health systems. We observed substantial variability across sites in uptake and sustainability of a peer-led educational outreach intervention for lay health workers (LHWs) providing tuberculosis care in Malawi. Feedback from peer-trainers (PTs) suggested that leadership may have contributed to the variation. We sought to assess the impact of PT leadership style on implementation, and to identify leadership traits of more successful PTs, to inform future implementation planning and to identify targets for leadership capacity building. METHODS: Qualitative study employing interviews with PTs and LHWs at high and low implementation sites, and review of study team and quarterly PT meeting notes. High implementation sites achieved high uptake, sustainability and fidelity of implementation including: close adherence to training content and process, high levels of coverage (training most or all eligible LHWs at their site), and outcomes were achieved with high levels of self reported competence with the intervention among both PTs and LHWs. Low implementation sites achieved limited coverage (<= 50% of LHWs trained), and intervention fidelity. RESULTS: Eight PTs and 10 LHWs from eight high and 10 low implementation sites participated in interviews. Leadership traits of more successful PTs included: flexibility in their approach to training, role modeling and provision of supportive supervision to support learning; addressing challenges proactively and as they occurred; collaborative planning; knowledgeable; and availability to support implementation. Traits unique to less successful PTs included: a poor attitude toward their role as PT and a passive-avoidant approach to challenges. CONCLUSION: This study identified leadership traits more common among unit level leaders at sites with higher uptake, sustainability, and fidelity of implementation. These findings provide a starting point for development and evaluation of a leadership capacity building intervention for unit level leaders to support implementation.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».