Mapping stages, barriers and facilitators to the implementation of HEARTS in the Americas initiative in 12 countries: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) Global Hearts Initiative offers technical packages to reduce the burden of cardiovascular diseases through population-wide and targeted health services interventions. The Pan American Health Organization (PAHO) has led implementation of the HEARTS in the Americas Initiative since 2016. The authors mapped the developmental stages, barriers, and facilitators to implementation among the 371 primary health care centers in the participating 12 countries. The authors used the qualitative method of document review to examine cumulative country reports, technical meeting notes, and reports to regional stakeholders. Common implementation barriers include segmentation of health systems, overcoming health care professionals' scope of practice legal restrictions, and lack of health information systems limiting operational evaluation and quality improvement mechanisms. Main implementation facilitators include political support from ministries of health and leading scientific societies, PAHO's role as a regional catalyst to implementation, stakeholder endorsement demonstrated by incorporating HEARTS into official documents, and having a health system oriented to primary health care. Key lessons include the need for political commitment and cultivating on-the-ground leadership to initiate a shift in hypertension care delivery, accompanied by specific progress in the development of standardized treatment protocols and a set of high-quality medicines. By systematizing an implementation strategy to ease integration of interventions into delivery processes, the program strengthened technical leadership and ensured sustainability. These study findings will aid the regional approach by providing a staged planning model that incorporates lessons learned. A systematic approach to implementation will enhance equity, efficiency, scale-up, and sustainability, and ultimately improve population hypertension control.
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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 | 0,050 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».