A systematic review of participatory approaches to empower health workers in low- and middle-income countries, highlighting Health Workers for Change
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review assesses participatory approaches to motivating positive change among health workers in low- and middle-income countries (LMICs). The mistreatment of clients at health centres has been extensively documented, causing stress among clients, health complications and even avoidance of health centres altogether. Health workers, too, face challenges, including medicine shortages, task shifting, inadequate training and a lack of managerial support. Solutions are urgently needed to realise global commitments to quality primary healthcare, country ownership and universal health coverage. This review searched 1243 titles and abstracts, of which 32 were extracted for full text review using a published critical assessment tool. Eight papers were retained for final review, all using a single methodology, 'Health Workers for Change' (HWFC). The intervention was adapted to diverse geographical and health settings. Nine indicators from the included studies were assessed, eliciting many common findings and documenting an overall positive impact of the HWFC approach. Health workers acknowledged their negative behaviour towards clients, often as a way of coping with their own unmet needs. In most settings they developed action plans to address these issues. Recommendations are made on mainstreaming HWFC into health systems in LMICs and its potential application to alleviating stress and burnout from COVID-19.
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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 | 0,016 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».