MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205106161 · doi:10.1186/s12960-022-00706-3

Conceptualizing and implementing a health workforce registry in Nigeria

2022· article· en· W4205106161 sur OpenAlexaff
Sunny C Okoroafor, Agbonkhese I. Oaiya, David Oviaesu, Adam Ahmat, Martin Osubor, Jennifer Nyoni

Notice bibliographique

RevueHuman Resources for Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesBundesministerium für GesundheitWorld Health Organization
Mots-clésWorkforceHealth services researchHealth administrationHealth informaticsHealth policyHealth careCorporate governanceMedicineBusinessHRHISProcess managementKnowledge managementPublic healthNursingComputer scienceEconomic growthFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nigeria's health sector aims to ensure that the right number of health workers that are qualified, skilled, and distributed equitably, are available for quality health service provision at all levels. Achieving this requires accurate and timely health workforce information. This informed the development of the Nigeria Health Workforce Registry (NHWR) based on the global, regional, and national strategies for strengthening the HRH towards achieving universal health coverage. This case study describes the process of conceptualizing and establishing the NHWR, and discusses the strategies for developing sustainable and scalable health workforce registries. CASE PRESENTATION: In designing the NHWR, a review of existing national HRH policies and guidelines, as well as reports of previous endeavors was done to learn what had been done previously and obtain the views of stakeholders on how to develop a scalable and sustainable registry. The findings indicated the need to review the architecture of the registry to align with other health information systems, develop a standardized data set and guidance documents for the registry including a standard operating procedure to ensure that a holistic process is adopted in data collection, management and use nationally. Learning from the findings, a conceptual framework was developed, a registry managed centrally by the Federal Ministry of Health was developed and decentralized, a standardized tool based on a national minimum data was developed and adopted nationally, a registry prototype was developed using iHRIS Manage and the registry governance functions were integrated into the health information system governance structures. To sustain the functionality of the NHWR, the handbook of the NHWR that comprised of an implementation guide, the standard operating procedure, and the basic user training manual was developed and the capacity of government staff was built on the operations of the registry. CONCLUSION: In establishing a functional and sustainable registry, learning from experiences is essential in shaping acceptable, sustainable, and scalable approaches. Instituting governance structures that include and involve policymakers, health managers and users is of great importance in the design, planning, implementation, and decentralization stages. In addition, developing standardized tools based on the health system's needs and instituting supportable mechanisms for data flow and use for policy, planning, development, and management is essential.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,829

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHuman Resources for HealthMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207