Incorporating qualitative research methods into the monitoring and evaluation of neglected tropical disease programmes: a scoping literature review
Notice bibliographique
Résumé
This publication addresses the limited use of qualitative methods in neglected tropical disease (NTD) programmes. It describes a scoping literature review conducted to inform the development of a guide to inform the use of rapid qualitative assessments to strengthen NTD mass drug administration (MDA) programmes. The review assessed how qualitative methods are currently used by NTD programmes and identified qualitative approaches from other health and development programmes with the potential to strengthen the design of MDA interventions. Systematic review articles were reviewed and searched using key terms conducted on Google Scholar and PubMed. Results show that methods used by NTD programmes rely heavily on focus group discussions and in-depth interviews, often with time-consuming analysis and limited information on how results are applied. Results from other fields offered insight into a wider range of methods, including participatory approaches, and on how to increase programmatic uptake of findings. Recommendations on how to apply these findings to NTD control are made. The topic of human resources for qualitative investigations is explored and a guide to improve MDAs using qualitative methods is introduced. This guide has direct applicability across the spectrum of NTDs as well as other public health programmes.
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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 | 0,282 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».