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Enregistrement W4387342583 · doi:10.29392/001c.88110

Barriers, promoters, and strategies for improving task shifting and task sharing implementation in Nigeria: qualitative perspectives of policymakers

2023· article· en· W4387342583 sur OpenAlexaff
Sunny C Okoroafor, Christmal Dela Christmals

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHealth Sciences North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessTask (project management)Public relationsKnowledge managementMarketingPolitical scienceEconomicsComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Nigeria developed a National Task Shifting and Sharing Policy due to protracted inequitable distribution of health workers, especially at the primary level of care, and the low stock and production rate of skilled health workforce. Following the development of Nigeria’s task shifting and sharing policy and strategy, implementation was promulgated at various levels, with States adopting and implementing the national policy. However, the policy environment for task shifting and sharing varies widely. Consequently, evidence on barriers to and factors promoting successful implementation are inconclusive. Hence, strategies for improving implementation are needed. The evidence from this study can inform the scale-up and strengthening of implementation approaches as Nigeria strives to achieve the national goals, universal health coverage and sustainable development goals. Methods An explorative, descriptive research study approach was applied with 20 key informant interviews conducted to explore the perception of policymakers on barriers and promoters of task shifting and sharing in Nigeria. In addition, strategies for improving task shifting and sharing implementation were explored. Results The barriers to effective implementation of task shifting ad sharing from our study were the persistent shortage of health workers, inter-cadre rivalry, perceived sub-optimal capacity of the beneficiary cadres, and lack of adequate equipment for delivery of needed services. The factors promoting the implementation of task shifting and sharing were the availability of adapted policies, the political will of the health sector leadership, acceptance of task shifting and sharing implementation by health workers, and the implementation of actions to improve knowledge and skills of health workers to implement shifted or shared tasks by various actors. The strategies to improve future task shifting and sharing implementation include improving staffing levels, scaling up training and periodic retraining, mentoring and supportive supervision, and improving the, use and dissemination of evidence generated. Conclusions Several factors influence the implementation of task shifting and sharing. Hence the identification and implementation of relevant strategies are pertinent in achieving set objectives and national goals. In policy and practice, therefore, a proactive exploration of the contextual understanding, barriers to implementation, enablers and learning from the performance of similar interventions is pertinent in shaping strategies for translating evidence to practice through an implementation framework. This should be done in collaboration with stakeholders to foster acceptance and participation.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,405 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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