Engaging Community Health Workers (CHWs) in Africa: Lessons from the Canadian Red Cross supported programs
Notice bibliographique
Résumé
Universal Health Coverage (UHC) will not be achieved if health care worker shortages, estimated to increase to 18 million by 2030, are not addressed rapidly. Community-based health systems, which pivot to effective engagement of community health workers (CHW), may have an essential role in linking communities with health care facilities and reducing unmet health services needs caused by these shortages. The Canadian Red Cross (CRC) has partnered with different National Red Cross/Red Crescent Societies and Ministries of Health in Africa in the implementation of programs where CHWs contributed to the provision of various health services. This study reports on key findings (i.e., beneficiaries reached, CHWs engaged, programs implemented, intervention outcomes) and lessons learned from CRC supported CHW programs in Africa over the last 15 years (2007-2022). Qualitative methodology was employed to conduct document analysis on 17 sets of reports from each CRC-supported community health worker project in Africa over the past 15 years. Focus was on identifying challenges, facilitators, and lessons learned. CRC supported projects have trained over 9000 CHWs, benefiting nearly 7.5 million people across Africa. Key success factors include adaptability and agility in programming and project management, and considering contextual factors (political, social, and cultural systems). Investing in essential training for CHWs, staff, and volunteers is crucial, alongside employing an evidence-based approach to inform all aspects of programming and implementation. Additionally, projects prioritizing protection, gender and inclusion (PGI) while leveraging existing community structures and partnerships important for successful implementation. Despite challenges (i.e., weak health systems, lack of political commitment, insufficient funding, inadequate training) CHWs are recognized as crucial in promoting community-based health, improving access to care, addressing disparities, and contributing to achieving (UHC). Their unique position within communities enables them to provide culturally appropriate and localized primary health care- particularly in remote, resource limited and poverty-stricken regions.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».