Rapid-cycle evaluation and learning for the effective delivery of integrated interventions in early childhood in rural India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective and real-time data analytics plays an essential role in understanding gaps and improving the quality and coverage of complex public health interventions. Studies of public health information systems identify problems with data quality, such as incomplete records and untimely reporting. Effective data collection and real-time analysis systems for rapid-cycle learning are necessary to monitor public health programs and take timely evidence-based decisions. Early childhood development (ECD) programs are very diverse. Rapid-cycle evaluation and learning (REAL) guides the implementation process of such complex interventions in real time. Stepping stones was one such early childhood development program implemented in Central India. Objective: The objective was to improve the delivery of complex, integrated public health interventions for early childhood development in remote areas of rural India. Methodology: The program was developed according to the principles of inclusion and community-centeredness, which can be tested quickly and iteratively. To enhance the decision-making process and improve delivery and coverage, the core team implemented an information system for rapid-cycle learning. We developed performance indicators and a performance measurement matrix after defining the specific needs. Following that, we trained staff to collect complete data using electronic data collection tools and transfer it the same day to the server for quality review and further analysis. A variety of data/information was triangulated to address the gaps in intervention delivery, and those decisions were subsequently implemented. Results: We observed that the quality of data collection improved, and errors were reduced by 50% in the third quarter. The quality of the narrative was also enhanced; it became more elaborate and reflective. Sharing their field output in meetings and improving the quality of the narrative enhanced the self-reflection skills of field staff and consequently improved the quality of the intervention delivery. Refresher training and mentoring by supervisors helped to improve the data quality over time. Conclusion: Rapid-cycle evaluation and learning (REAL) can be implemented in resource-limited settings to improve the quality and coverage of integrated intervention in early childhood. It nurtures a reinforcing ecosystem that integrates providers, community, and family perspectives and guides interactions among stakeholders by integrating data from all available sources.
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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 | 0,051 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».