Leveraging monitoring, evaluation, and learning to scale the Enabling Inclusion® program for children with disabilities in India and globally
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Children with disabilities in low- and middle-income countries face many challenges and lack adequate services, including access to rehabilitation professionals. To address this lack of access, Amar Seva Sangam Ayikudy (ASSA), a non-governmental organization (NGO) in India, designed a technology-leveraged rehabilitation program called Enabling Inclusion® (EI®), and implemented it in one state (Tamil Nadu, India) before scaling it. The model is supported by the EI® app, which enables organizations to screen, assess and monitor progress of children with disabilities via rehabilitation specialists and community rehabilitation workers, and to provide family-centered, goal-based interventions. An extensive monitoring, evaluation, and learning (MEL) framework is embedded into the program. This paper explores how this MEL system supported the scaling of the EI® model, reaching additional beneficiaries nationally and globally. Methods This paper describes ASSA’s MEL framework and demonstrates its use for decision-making in the process of scaling. It also explores how collaborations with various government departments, NGOs, and private partners contributed to the scaling of the EI® model and technology. Results Scaling of the EI® program was achieved by (1) expansion of the program in rural Tamil Nadu (vertical scale-up) in partnership with the Tamil Nadu government and private partners, and (2) by licensing the EI® app and model to other NGOs in various states in India and globally (horizontal scale-up). Systematic examination of key program and performance indicators, as well as stakeholder feedback, informed decisions to modify the EI® app over time. This included further customizing to the needs of children and service providers, covering a greater range of age groups and contexts, and modifying service delivery models. Child functional independence, participation, and inclusion was further strengthened by mobilizing parent empowerment groups, community awareness programs, school advocacy, and entitlements from the government. Flexibility in the implementation model of the EI® app allowed for adaptation to local contexts and organizations, and facilitated its scale-up. Conclusion A dynamic, inclusive, and locally grounded MEL system, a flexible and collaborative approach, and an adaptive implementation model increased the accessibility of an early intervention and childhood rehabilitation program for children with disabilities and their families throughout the state of Tamil Nadu, across India, and internationally.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».