Factors impacting sustainability of community health worker programming in rural Uganda: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite significant global progress towards decreased child mortality in past decades, maternal and child mortality continues to be high, especially in sub Saharan Africa. Most of these deaths are preventable with known interventions. Community health workers (CHWs) are well-positioned to promote these life-saving interventions; however, sustaining CHW programs remains a challenge. Methods: A sustainability-focused qualitative evaluation, was done between July and August 2018 in 2 rural districts in southwest Uganda. Using semi-structured interview tools, we conducted 6 Focus Group discussions (FGDs) with CHWs and 17 in-depth interviews (IDIs) with various district stakeholders to gain insights into factors affecting sustainability of a district-wide maternal, newborn and child health (MNCH)-oriented CHW intervention. Data was managed using NVivo software (version 12) with themes using thematic analysis. Results: Identified factors impacting CHW program sustainability included 'health system effectiveness' (availability of supplies, medicines and services and availability of facility health providers), CHW program-related factors' (CHW selection and training, CHW recognition), 'community attitudes and beliefs' and 'stakeholder engagement'. Conclusion: To sustain CHW programs in rural Uganda and globally, planners, policymakers and funders should maximize community engagement in establishing CHW networks and strengthen accountability, supply chains and linkages with communities and health facilities.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».