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Enregistrement W3199915148 · doi:10.2196/28780

Using Information and Communication Technologies to Engage Citizens in Health System Governance in Burkina Faso: Protocol for Action Research

2021· article· en· W3199915148 sur OpenAlexafffundvenue
Sandrine Biau, Emmanuel Bonnet, Christian Dagenais, Manuela De Allegri, Zoumana Traoré, Abdoul Wahabo Ouedraogo, Abdramane Sow, Karina Dubois-Nguyen, Valéry Ridde

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésPreprintCorporate governanceProtocol (science)Action (physics)Political scienceAction researchPublic relationsMedicinePsychologyAlternative medicineBusinessComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health systems are complex systems involving a vast range of actors. In West Africa, they are often not accessible or responsive. Burkina Faso has widely expressed, in its public health policy, the need to improve both access to quality care and health system responsiveness. There is also a strong wish to give more voice to citizens. To support Burkinabè institutions in achieving these goals, we have developed an action research (AR) protocol. OBJECTIVE: This paper presents the protocol that will address citizens' participation in health policies and their empowerment through the expression of opinions, for accountability, as well as the strengthening of the health system using information and communication technologies (ICTs). METHODS: Our approach will consist of (1) enabling people to express their opinions on the health system by means of a toll-free (TF) service coupled with an interactive voice server (IVS); (2) building an information base with anonymous and reliable data; and (3) conducting information awareness-raising activities, including knowledge transfer (KT) and advocacy, social integration activities, development of OpenData platforms, and the capitalization and media coverage of governance issues. For this purpose, the AR project will be implemented in Burkina Faso. The design uses a concurrent mixed-methods approach. This AR project will evaluate the acceptability, process, effectiveness, and economic costs of the device's implementation. We will also analyze the potential for the data collected by the device to be used to improve practices. RESULTS: Data collection is in progress; the TF number was officially launched on July 1, 2020, and data collection is planned to continue throughout 2021. By using mixed methods, our AR will be approached from a variety of perspectives. Mixed methods will support us in combining the partial insights into sophisticated realities from qualitative inquiries with the data analyses produced by quantitative research. CONCLUSIONS: This AR is expected to add knowledge on how to increase the empowerment of the population, especially the most vulnerable, to participate in democratic processes and enjoy and exercise their human rights. This protocol recommends implementing a low-cost, contextually adapted technology, associated with an evidence-based approach and carried out on a significant scale. The originality of this approach lies in the fact that it introduces a real AR dimension with local communities and nongovernmental organizations (NGOs), combined with an integrated strategy of KT and application throughout the project for all stakeholders. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/28780.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,222
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,190
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2220,190
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0160,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,012

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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