Stakeholders’ Perception of the Palestinian Health Workforce Accreditation and Regulation System: A Focus on Conceptualization, Influencing Factors and Barriers, and the Way Forward
Notice bibliographique
Résumé
The Health Workforce Accreditation and Regulation (HWAR) is a key function of the health system and is the subject of increasing global attention. This study provides an assessment of the factors affecting the Palestinian HWAR system, identifies existing gaps and offers actionable improvement solutions. Data were collected during October and November 2019 in twenty-two semi-structured in-depth interviews conducted with experts, academics, leaders, and policymakers purposely selected from government, academia, and non-governmental organizations. The overall perceptions towards HWAR were inconsistent. The absence of a consolidated HWAR system has led to a lack of communication between actors. Environmental factors also affect HWAR in Palestine. The study highlighted the consensus on addressing further development of HWAR and the subsequent advantages of this enhancement. The current HWAR practices were found to be based on personal initiatives rather than on a systematic evidence-based approach. The need to strengthen law enforcement was raised by numerous participants. Additional challenges were identified, including the lack of knowledge exchange and salary adjustments. HWAR in Palestine needs to be strengthened on the national, institutional, and individual levels through clear and standardized operating processes. All relevant stakeholders should work together through an integrated national accreditation and regulation system.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».