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Enregistrement W4389449572 · doi:10.1007/s12553-023-00793-9

Developing policy-ready digital dashboards of geospatial access to emergency obstetric care: a survey of policymakers and researchers in sub-Saharan Africa

2023· article· en· W4389449572 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of GreenwichWorld Health Organization
Mots-clésGeospatial analysisDashboardLikert scaleStakeholderPopulationBusinessDescriptive statisticsDeveloping countryMedicineGeographyEnvironmental healthEconomic growthPublic relationsPolitical scienceData scienceComputer sciencePsychologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Dashboards are increasingly being used in sub-Saharan Africa (SSA) to support health policymaking and governance. However, their use has been mostly limited to routine care, not emergency services like emergency obstetric care (EmOC). To ensure a fit-for-purpose dashboard, we conducted an online survey with policymakers and researchers to understand key considerations needed for developing a policy-ready dashboard of geospatial access to EmOC in SSA. Methods Questionnaires targeting both stakeholder groups were pre-tested and disseminated in English, French, and Portuguese across SSA. We collected data on participants’ awareness of concern areas for geographic accessibility of EmOC and existing technological resources used for planning of EmOC services, the dynamic dashboard features preferences, and the dashboard's potential to tackle lack of geographic access to EmOC. Questions were asked as multiple-choice, Likert-scale, or open-ended. Descriptive statistics were used to summarise findings using frequencies or proportions. Free-text responses were recoded into themes where applicable. Results Among the 206 participants (88 policymakers and 118 researchers), 90% reported that rural areas and 23% that urban areas in their countries were affected by issues of geographic accessibility to EmOC. Five percent of policymakers and 38% of researchers were aware of the use of maps of EmOC facilities to guide planning of EmOC facility location. Regarding dashboard design, most visual components such as location of EmOC facilities had almost universal desirability; however, there were some exceptions. Nearly 70% of policymakers considered the socio-economic status of the population and households relevant to the dashboard. The desirability for a heatmap showing travel time to care was lower among policymakers (53%) than researchers (72%). Nearly 90% of participants considered three to four data updates per year or less frequent updates adequate for the dashboard. The potential usability of a dynamic dashboard was high amongst both policymakers (60%) and researchers (82%). Conclusion This study provides key considerations for developing a policy-ready dashboard for EmOC geographical accessibility in SSA. Efforts should now be targeted at establishing robust estimation of geographical accessibility metrics, integrated with existing health system data, and developing and maintaining the dashboard with up-to-date data to maximise impact in these settings.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,297 · 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