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Enregistrement W3198033183 · doi:10.1186/s12960-021-00645-5

Application of the Ultra-Poverty Graduation Model in understanding community health volunteers’ preferences for socio-economic empowerment strategies to enhance retention: a qualitative study in Kilifi, Kenya

2021· article· en· W3198033183 sur OpenAlexfundno aff
Njeri Nyanja, Nelson Nyamu, Lucy Nyaga, Sophie Chabeda, Adélaïde Lusambili, Marleen Temmerman, Michaela Mantel, Anthony Ngugi

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaGovernment of CanadaAga Khan Foundation CanadaAga Khan Foundation
Mots-clésHealth services researchQualitative researchPovertyHealth administrationCommunity healthPublic healthEmpowermentGraduation (instrument)Health economicsSocial policyMedicinePsychologyNursingMedical educationSociologyEconomic growthPolitical scienceSocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A significant shortage of healthcare workforce exists globally. To achieve Universal Healthcare coverage, governments need to enhance their community-based health programmes. Community health volunteers (CHVs) are essential personnel in achieving this objective. However, their ability to earn a livelihood is compromised by the voluntary nature of their work; hence, the high attrition rates from community-based health programmes. There is an urgent need to support CHVs become economically self-reliant. We report here on the application of the Ultra-Poverty Graduation (UPG) Model to map CHVs' preferences for socio-economic empowerment strategies that could enhance their retention in a rural area in Kenya. METHODS: This study adopted an exploratory qualitative approach. Using a semi-structured questionnaire, we conducted 10 Focus Group Discussions with the CHVs and 10 Key Informant Interviews with County and Sub-county Ministry of Health and Ministry of Agriculture officials including multi-lateral stakeholders' representatives from two sub-counties in the area. Data were audio-recorded and transcribed verbatim and transcripts analysed in NVivo. Researcher triangulation supported the first round of analysis. Findings were mapped and interpreted using a theory-driven analysis based on the six-step Ultra-Poverty Graduation Model. RESULTS: We mapped the UPG Model's six steps onto the results of our analyses as follows: (1) initial asset transfer of in-kind goods like poultry or livestock, mentioned by the CHVs as a necessary step; (2) weekly stipends with consumption support to stabilise consumption; (3) hands-on training on how to care for assets, start and run a business based on the assets transferred; (4) training on and facilitation for savings and financial support to build assets and instil financial discipline; (5) healthcare provision and access and finally (6) social integration. These strategies were proposed by the CHVs to enhance economic empowerment and aligned with the UPG Model. CONCLUSION: These results provide a user-defined approach to identify and assess strategic needs of and approaches to CHVs' socio-economic empowerment using the UPG model. This model was useful in mapping the findings of our qualitative study and in enhancing our understanding on how these needs can be addressed in order to economically empower CHVs and enhance their retention in our setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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