Health system strengthening using a Maximizing Engagement for Readiness and Impact (MERI) Approach: A community case study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Health system strengthening initiatives in low and middle-income countries are commonly hampered by limited implementation readiness. The Maximizing Engagement for Readiness and Impact (MERI) Approach uses a system “readiness” theory of change to address implementation obstacles. MERI is documented based on field experiences, incorporating best practices, and lessons learned from two decades of maternal, newborn, and child health (MNCH) programming in East Africa. Context The MERI Approach is informed by four sequential and progressively larger MNCH interventions in Uganda and Tanzania. Intervention evaluations incorporating qualitative and quantitative data sources assessed health and process outcomes. Implementer, technical leader, stakeholder, and policymaker reflections on sequential experiences have enabled MERI Approach adaptation and documentation, using an implementation lens and an implementation science readiness theory of change. Key programmatic elements The MERI Approach comprises three core components. MERIChange Strategies (meetings, equipping, training, mentoring) describe key activity types that build general and intervention-specific capacity to maximize and sustain intervention effectiveness. The SOPETAR ProcessModel (Scan, Orient, Plan, Equip, Train, Act, Reflect) is a series of purposeful steps that, in sequence, drive each implementation level (district, health facility, community). A MERIMotivational Framework identifies foundational factors (self-reliance, collective-action, embeddedness, comprehensiveness, transparency) that motivate participants and enhance intervention adoption. Components aim to enhance implementer and system readiness while engaging broad stakeholders in capacity building activities toward health outcome goals. Activities align with government policy and programming and are embedded within existing district, health facility, and community structures. Discussion This case study demonstrates feasibility of the MERI Approach to support district wide MNCH programming in two low-income countries, supportive of health outcome and health system improvements. The MERI Approach has potential to engage districts, health facilities, and communities toward sustainable health outcomes, addressing intervention implementation gaps for current and emerging health needs within and beyond East Africa.
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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 | 0,017 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».