Applying systems thinking to identify enablers and challenges to scale-up interventions for hypertension and diabetes in low-income and middle-income countries: protocol for a longitudinal mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There is an urgent need to reduce the burden of non-communicable diseases (NCDs), particularly in low-and middle-income countries, where the greatest burden lies. Yet, there is little research concerning the specific issues involved in scaling up NCD interventions targeting low-resource settings. We propose to examine this gap in up to 27 collaborative projects, which were funded by the Global Alliance for Chronic Diseases (GACD) 2019 Scale Up Call, reflecting a total funding investment of approximately US$50 million. These projects represent diverse countries, contexts and adopt varied approaches and study designs to scale-up complex, evidence-based interventions to improve hypertension and diabetes outcomes. A systematic inquiry of these projects will provide necessary scientific insights into the enablers and challenges in the scale up of complex NCD interventions. Methods and analysis We will apply systems thinking (a holistic approach to analyse the inter-relationship between constituent parts of scaleup interventions and the context in which the interventions are implemented) and adopt a longitudinal mixed-methods study design to explore the planning and early implementation phases of scale up projects. Data will be gathered at three time periods, namely, at planning (TP), initiation of implementation (T0) and 1-year postinitiation (T1). We will extract project-related data from secondary documents at TPand conduct multistakeholder qualitative interviews to gather data at T0and T1.We will undertake descriptive statistical analysis of TPdata and analyse T0and T1data using inductive thematic coding. The data extraction tool and interview guides were developed based on a literature review of scale-up frameworks. Ethics and dissemination The current protocol was approved by the Monash University Human Research Ethics Committee (HREC number 23482). Informed consent will be obtained from all participants. The study findings will be disseminated through peer-reviewed publications and more broadly through the GACD network.
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 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 | 0,112 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,010 |
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 ».