Processes for Implementing Community Health Worker Workforce Development Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objective of this observational, cross-sectional study was to identify, document, and assess the progress made to date in implementing various processes involved in statewide community health worker (CHW) workforce development initiatives. Methods: From September 2017 to December 2020, we developed and applied a conceptual model of processes involved in implementing statewide CHW initiatives. One or more outputs were identified for each model process and assessed across the 50 states, D.C., and Puerto Rico using peer-reviewed and gray literature available as of September 2020. Results: Twelve statewide CHW workforce development processes were identified, and 21 outputs were assessed. We found an average of eight processes implemented per state, with seven states implementing all 12 processes. As of September 2020, 45 states had a multi-stakeholder CHW coalition and 31 states had a statewide CHW organization. In 20 states CHWs were included in Medicaid Managed Care Organizations or Health Plans. We found routine monitoring of statewide CHW employment in six states. Discussion: Stakeholders have advanced statewide CHW workforce development initiatives using the processes reflected in our conceptual model. Our results could help to inform future CHW initiative design, measurement, monitoring, and evaluation efforts, especially at the state level.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».