Defining an action-research’s content to improve a policy supporting indigents’ health in Mali: a concept mapping
Notice bibliographique
Résumé
Background Concept mapping (CM) is a method used to create consensus around a concept within a group of actors, which enables an empowering process for the participants through dialogues and shared information. We performed a CM, aiming to improve the operationalisation of a health policy, the RAMED, to promote healthcare access to the indigent population in Mali. Methods The CM followed five steps leading to the conceptual map development: 1) brainstorming, 2) statements’ scoring, 3) clustering, 4) statistical (hierarchical clustering and multi-dimensional scaling) and qualitative analysis, and 5) validating the map. Twenty-seven participants took place in the CM, representing eighteen organisations linked to the implementation of the policy. Results We identified seven clusters of activities towards finding the concrete and collective solutions to improve healthcare access: “funding strengthening,” “integral management and care of indigents,” “expertise creation,” “promotion and communication,” “indigents’ identification processes,” “monitoring and evaluation,” and “integration and coordination of actors.” According to scalability and priority scores, “identification processes” was the most scalable and important cluster (3.03 [±0.51] and 3.26 [±0.47]/4 respectively), while “funding strengthening” was the least scalable and important (2.59 [±0.47] and 2.76 [±0.42]/4 respectively). Conclusions Although this method is primarily exploratory and a great starting point for further collaborative research, it managed to highlight the two fundamental issues in action-research: the difficulty related to the knowledge transfer to vulnerable populations and their lack of participation in the research process. It is particularly an issue in West Africa, due to lack of empirical studies and high poverty levels. Results of this study demonstrate that CM offers an important starting point for improvements, which should focus on knowledge transfer and inclusion of vulnerable populations’ points of view.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».