Global research priorities for social, behavioural and community engagement interventions for maternal, newborn and child health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social, behavioural and community engagement (SBCE) interventions are essential for global maternal, newborn and child health (MNCH) strategies. Past efforts to synthesise research on SBCE interventions identified a need for clear priorities to guide future research. WHO led an exercise to identify global research priorities for SBCE interventions to improve MNCH. METHODS: We adapted the Child Health and Nutrition Research Initiative method and combined quantitative and qualitative methods to determine MNCH SBCE intervention research priorities applicable across different contexts. Using online surveys and meetings, researchers and programme experts proposed up to three research priorities and scored the compiled priorities against four criteria - health and social impact, equity, feasibility, and overall importance. Priorities were then ranked by score. A group of 29 experts finalised the top 10 research priorities for each of maternal, newborn or child health and a cross-cutting area. RESULTS: A total of 310 experts proposed 867 research priorities, which were consolidated into 444 priorities and scored by 280 experts. Top maternal and newborn health priorities focused on research to improve the delivery of SBCE interventions that strengthen self-care/family care practices and care-seeking behaviour. Child health priorities focused on the delivery of SBCE interventions, emphasising determinants of service utilisation and breastfeeding and nutrition practices. Cross-cutting MNCH priorities highlighted the need for better integration of SBCE into facility-based and community-based health services. CONCLUSIONS: Achieving global targets for MNCH requires increased investment in SBCE interventions that build capacities of individuals, families and communities as agents of their own health. Findings from this exercise provide guidance to prioritise investments and ensure that they are best directed to achieve global objectives. Stakeholders are encouraged to use these priorities to guide future research investments and to adapt them for country programmes by engaging with national level stakeholders.
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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 | 0,170 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».