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Enregistrement W4387293349 · doi:10.1186/s12889-023-16729-x

Using systems thinking to understand the scale-up and sustainability of health innovation: a case study of seasonal malaria chemoprevention processes in Burkina Faso

2023· article· en· W4387293349 sur OpenAlexaff
Mariétou Niang, Marie‐Pierre Gagnon, Sophie Dupéré

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityContext (archaeology)Scale (ratio)InterdependenceCorporate governanceQualitative researchMedicineHealth services researchProcess managementKnowledge managementPublic healthEnvironmental resource managementPublic relationsBusinessSociologyPolitical scienceEcologyEconomicsNursingGeographyComputer scienceSocial scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Scale-up and sustainability are often studied separately, with few studies examining the interdependencies between these two processes and the implementation contexts of innovations towards malaria prevention and control. Researchers and implementers offer much more attention to the content of innovations, as they focus on the technological dimensions and the conditions for expansion. Researchers have often considered innovation a linear sequence in which scaling up and sustainability represented the last stages. Using systems thinking in this manuscript, we analyze complex scaling and sustainability processes through adopting and implementing seasonal malaria chemoprevention (SMC) in Burkina Faso from 2014 to 2018. METHODS: We conducted a qualitative case study involving 141 retrospective secondary data (administrative, press, scientific, tools and registries, and verbatim) spanning from 2012 to 2018. We complemented these data with primary data collected between February and March 2018 in the form of 15 personal semi-structured interviews with SMC stakeholders and non-participant observations. Processual analysis permitted us to conceptualize scale-up and sustainability processes over time according to different vertical and horizontal levels of analysis and their interconnections. RESULTS: Our results indicated six internal and external determinants of SMC that may negatively or positively influence its scale-up and sustainability. These determinants are effectiveness, monitoring and evaluation systems, resources (financial, material, and human), leadership and governance, adaptation to the local context, and other external elements. Our results revealed that donors and implementing actors prioritized financial resources over other determinants. In contrast, our study clearly showed that the sustainability of the innovation, as well as its scaling up, depends significantly on the consideration of the interconnectedness of the determinants. Each determinant can concurrently constitute an opportunity and a challenge for the success of the innovation. CONCLUSION: Our findings highlight the usefulness of the systemic perspective to consider all contexts (international, national, subnational, and local) to achieve large-scale improvements in the quality, equity, and effectiveness of global health interventions. Thus, complex and systems thinking have made it possible to observe emergent and dynamic innovation behaviors and the dynamics particular to sustainability and scaling up processes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,010
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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