A strategic analysis of health behaviour change initiatives in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changed health behaviours can contribute significantly to improved health. Consequently, significant investments have been channelled towards health behaviour change initiatives in Africa. Health behaviour change initiatives that address social, economic and environmental levers for behaviour change can create more sustained impact. OBJECTIVES: Through a scoping study of the literature, we explored the literature on behaviour change initiatives in Africa, to assess their typologies. We explored whether the availability of initiatives reflected country demographic characteristics, namely life expectancy, gross domestic product (GDP), and population sizes. Finally, we assessed topical themes of interventions relative to frequent causes of mortality. METHODS: We used the Behaviour Change Wheel intervention categories to categorise each paper into a typology of initiatives. Using Pearson's correlation coefficient, we explored whether there was a correlation between the number of initiatives implemented in a country in the specified period, and socio-demographic indicators, namely, GDP per capita, total GDP, population size, and life expectancy. RESULTS: Almost 64% of African countries were represented in the identified initiatives. One in five initiatives was implemented in South Africa, while there was a dearth of literature from Central Africa and western parts of North Africa. There was a positive correlation between the number of initiatives and GDP per capita. Most initiatives focused on addressing sexually transmitted infections and were short-term trials and/or pilots. Most initiatives were downstream focused e.g. with education and training components, while upstream intervention types such as the use of incentives were under-explored. CONCLUSION: We call for more emphasis on initiatives that address contextual facilitators and barriers, integrate considerations for sustainable development, and consider intra-regional deprivation.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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 ».