Applicability of the five case model to African eHealth investment decisions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth programmes in African countries face fierce competition for scarce resources. Such initiatives should not proceed without adequate appraisal of their probable impacts, thereby acknowledging their opportunity costs and the need for appraisals to promote optimal use of available resources. However, since there is no broadly accepted eHealth impact appraisal framework available to provide guidance, and local expertise is limited, African health ministries have difficulty completing such appraisals. The Five Case Model, used in several countries outside Africa, has the potential to function as a decision-making tool in African eHealth environments and serve as a key component of an eHealth impact model for Africa. METHODS: This study identifies internationally recognised metrics and readily accessible data sources to assess the applicability of the model's five cases to African countries. RESULTS: Ten metrics are identified that align with the Five Case Model's five cases, including nine component metrics and one summary metric that aggregates the nine. The metrics cover the eHealth environment, human capital and governance, technology development, and finance and economics. Fifty-four African countries are scored for each metric. Visualisation of the metric scores using spider charts reveals profiles of the countries' relative performance and provides an eHealth Investment Readiness Assessment Tool. CONCLUSION: The utility of these comparisons to strengthen eHealth investment planning suggests that the five cases are applicable to African countries' eHealth investment decisions. The potential for the Five Case Model to have a role in an eHealth impact appraisal framework for Africa should be validated through field testing.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».