Application Of The Ultra-Poverty Graduation Model In Understanding Community Health Volunteers’ Preferences For Socio-Economic Empowerment Strategies: A Qualitative Study In Kilifi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: There is a significant shortage of healthcare workforce globally. In order to achieve Universal Healthcare coverage, governments need to enhance their community-based healthcare provider programmes. Community health volunteers (CHVs) are essential personnel in achieving this objective, however their needs remain unmet hence their high attrition rates.Methods: This study adopted an exploratory mixed methods qualitative approach including Key Informant Interviews (KIIs) and Focus Group Discussions (FGDs). Using a semi-structured questionnaire, out of the 17 Community Health Units (CHUs), we conducted 10 FGDs based on the number of CHUs in each of the two sub-counties, three from Rabai Sub-county and seven from Kaloleni Sub-county. We conducted 10 key-informant interviews from participants who included County and sub -county Ministry of Health (MOH) and Ministry of Agriculture (MOA) officials as well as multi-lateral stakeholders’ representatives from Kaloleni and Rabai sub-counties. Data was audio-recorded and transcribed verbatim. Transcripts were analysed using NVivo qualitative data software version 10. Researcher triangulation supported the first round of analysis of the data in this study. Data was mapped and findings interpreted using a theory driven analysis based on the Ultra-Poverty Graduation (UPG) model. Results: The results are presented using the Ultra Poverty Graduation (UPG) model, which involves a six-step intervention. It consists of the provision of asset transfer of an in-kind good such as poultry or livestock, weekly stipends with consumption support to stabilize consumption, hands-on training on how to care for assets and run a business, savings and financial support to build assets and instil financial discipline, healthcare provision and access and finally social integration.Conclusion: The results of this study provides a user-identified approach to identify and assess the strategic needs of CHVs for socio-economic empowerment. The study further applies a sustainable economic empowerment model to provide further understanding on how these needs can be addressed in order to enhance retention of CHVs.
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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 | 0,013 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».