Monitoring and evaluating the implementation of essential packages of health services
Notice bibliographique
Résumé
Essential packages of health services (EPHS) are a critical tool for achieving universal health coverage, especially in low-income and lower middle-income countries. However, there is a lack of guidance and standards for monitoring and evaluation (M&E) of EPHS implementation. This paper is the final in a series of papers reviewing experiences using evidence from the Disease Control Priorities, third edition publications in EPHS reforms in seven countries. We assess current approaches to EPHS M&E, including case studies of M&E approaches in Ethiopia and Pakistan. We propose a step-by-step process for developing a national EPHS M&E framework. Such a framework would start with a theory of change that links to the specific health system reforms the EPHS is trying to accomplish, including explicit statements about the 'what' and 'for whom' of M&E efforts. Monitoring frameworks need to consider the additional demands that could be placed on weak and already overstretched data systems, and they must ensure that processes are put in place to act quickly on emergent implementation challenges. Evaluation frameworks could learn from the field of implementation science; for example, by adapting the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation and Maintenance framework to policy implementation. While each country will need to develop its own locally relevant M&E indicators, we encourage all countries to include a set of core indicators that are aligned with the Sustainable Development Goal 3 targets and indicators. Our paper concludes with a call to reprioritise M&E more generally and to use the EPHS process as an opportunity for strengthening national health information systems. We call for an international learning network on EPHS M&E to generate new evidence and exchange best practices.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».