Using management coaching techniques is feasible and can be beneficial to strengthen health system in Western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To strengthen the health system in five counties of Western Kenya, the System Enhancement for Transformative Health (SETH) Project provided training on coaching to its officers and coordinators to build their capacity to support health management teams address the challenges they face in their daily work. Health management teams manage entire counties in kenya with limited management training and experience. Following 3 days of training, the project team provided coaching sessions to health management teams and was supervised by a professional coach over a 2-year period. This study aimed to evaluate the feasibility and acceptability of using professional coaching techniques to improve the capacity of project officers to support HMTs in Kenya. Methods (14) Key Informant Interviews (KII) and (5) Group interviews were conducted with all SETH project officers and coordinators trained on coaching and the HMTs members they supported to collect their perceptions on the feasibility and benefits of the intervention components. Respondents were also asked about the sustainability of the project. Results Results show that coaching improved the project officers’ self-reported skills and competencies to provide support to county HMTs. The project offers reported feeling better equipped to help HMTs identify lasting solutions to the challenges faced in their daily work. HMTs also reported having gained knowledge and skills to be used on their daily work thanks to the coaching sessions received. Conclusions The study indicates that integrating coaching in health system strengthening is feasible and appreciated by participants in the intervention. The potential impact of coaching on work performance and on health indicators remains to be evaluated.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».