Factors influencing the performance of community health volunteers working within urban informal settlements in low- and middle-income countries: a qualitative meta-synthesis review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited information on community health volunteer (CHV) programmes in urban informal settlements in low- and middle-income countries (LMICs). This is despite such settings accounting for a high burden of disease. Many factors intersect to influence the performance of CHVs working in urban informal settlements in LMICs. This review was conducted to identify both the programme level and contextual factors influencing performance of CHVs working in urban informal settlements in LMICs. METHODS: Four databases were searched for qualitative and mixed method studies focusing on CHVs working in urban and peri-urban informal settlements in LMICs. We focused on CHV programme outcome measures at CHV individual level. A total of 13 studies met the inclusion criteria and were double read to extract relevant data. Thematic coding was conducted, and data synthesized across ten categories of both programme and contextual factors influencing CHV performance. Quality was assessed using both the Critical Appraisal Skills Programme (CASP) and the Mixed Methods Assessment Tool (MMAST); and certainty of evidence evaluated using the Confidence in the Evidence from Reviews of Qualitative research (CERQual) approach. RESULTS: Key programme-level factors reported to enhance CHV performance in urban informal settlements in LMICs included both financial and non-financial incentives, training, the availability of supplies and resources, health system linkage, family support, and supportive supervision. At the broad contextual level, factors found to negatively influence the performance of CHVs included insecurity in terms of personal safety and the demand for financial and material support by households within the community. These factors interacted to shape CHV performance and impacted on implementation of CHV programmes in urban informal settlements. CONCLUSION: This review identified the influence of both programme-level and contextual factors on CHVs working in both urban and peri-urban informal settlements in LMICs. The findings suggest that programmes working in such settings should consider adequate remuneration for CHVs, integrated and holistic training, adequate supplies and resources, adequate health system linkages, family support and supportive supervision. In addition, programmes should also consider CHV personal safety issues and the community expectations.
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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 | 0,035 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».