Conceptual framework for task shifting and task sharing: an international Delphi study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Task shifting and sharing (TS/S) involves the redistribution of health tasks within workforces and communities. Conceptual frameworks lay out the key factors, constructs, and variables involved in a given phenomenon, as well as the relationships between those factors. Though TS/S is a leading strategy to address health worker shortages and improve access to services worldwide, a conceptual framework for this approach is lacking. METHODS: We used an online Delphi process to engage an international panel of scholars with experience in knowledge synthesis concerning TS/S and develop a conceptual framework for TS/S. We invited 55 prospective panelists to participate in a series of questionnaires exploring the purpose of TS/S and the characteristics of contexts amenable to TS/S programmes. Panelist responses were analysed and integrated through an iterative process to achieve consensus on the elements included in the conceptual framework. RESULTS: The panel achieved consensus concerning the included concepts after three Delphi rounds among 15 panelists. The COATS Framework (Concepts and Opportunities to Advance Task Shifting and Task Sharing) offers a refined definition of TS/S and a general purpose statement to guide TS/S programmes. COATS describes that opportunities for health system improvement arising from TS/S programmes depending on the implementation context, and enumerates eight necessary conditions and important considerations for implementing TS/S programmes. CONCLUSION: The COATS Framework offers a conceptual model for TS/S programmes. The COATS Framework is comprehensive and adaptable, and can guide refinements in policy, programme development, evaluation, and research to improve TS/S globally.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 découle