Health policy and systems research capacity development to support maternal, new-born, child and adolescent health in West and Central Africa
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To examine how and why a South-South capacity development and networking program for leadership, research, practice and advocacy on maternal new-born, child and adolescent health and health policy and systems strengthening in West Africa and Cameroon worked and identify lessons for low- and middle-income countries. Design: Single qualitative case study drawing on data from document review, observations, key informant interviews and a deliberative workshop. Ethics approval for primary data collection was obtained from the Ghana Health Service Ethical Review Committee (GHS-ERC 012/10/18). Setting: West Africa and Cameroon. Participants: Researchers, policy and programme managers and frontline health workers. Interventions: Networking and capacity development. Results: The programme made good progress in implementing many but not all planned capacity development and networking activities. The opportunity to network with other organisations and individuals and across countries, disciplines, and languages as well as to learn, to develop skills, and obtain mentorship support, were considered valuable benefits of the partnership. Human and financial resource constraints meant that not all planned interventions could be implemented. Conclusions: Lessons for health policy and systems research capacity building in LMIC include the potential of South-South partnerships, the need for dedicated resources, the potential of Sub-regional health organizations to support capacity building and recognition that each effort builds on preceding efforts of others, and that it is important to explore and understand where the energy and momentum for change lies. Funding: The work described here has been funded by IDRC Canada under research grant # 108237 "West and Central African partnership for maternal, new-born, child and adolescent health research."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».