Institutionalizing Innovation: From Pilot to Scale for Co-Packaged Oral Rehydration Salts and Zinc—A Case Study in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
We document the development and institutionalization in Zambia of a health innovation for diarrhea treatment aimed at children aged younger than 5 years: a unique oral rehydration salts and zinc (ORSZ) co-pack. Seven recommendations from the World Health Organization/ExpandNet are used retrospectively to analyze and describe the successful scale-up of this innovation from its concept stage, including in-country expansion and policy, institutional, and regulatory changes. The 7 recommendations comprise using a participatory process, tailoring to the country context, designing research to test the innovation, testing the innovation, identifying success factors, and scaling up. The scale-up of co-packaged ORSZ in Zambia is shown to be sustainable. Five years after donor funding ended in 2018, an independent, local manufacturer continues to supply the private and public sectors on a commercially viable basis. Furthermore, national coverage of ORSZ increased from less than 1% in 2012 to 34% in 2018. A key success factor was the continuous facilitation over 8 years (spanning planning, trial, evaluation, and scale-up) by a learning and steering group chaired by the Ministry of Health, open to all and focused on learning transfer and ongoing alignment with other initiatives. Other success factors included a long lead-in of inclusive initial consultation, ideation, and planning with all key stakeholders to build on and mobilize existing resources, knowledge, structures, and systems; alignment with government policy; thorough testing and radical review of the product and its value chain before scale-up, including manufacture, distribution, policy, and regulatory matters; and adoption by the government of a co-packaging strategy to ensure cases of childhood diarrhea are treated with ORSZ. With appropriate local adaptations, this approach to scale-up could be replicated in other low- and middle-income countries as a strategy to increase coverage of ORSZ and potentially other health products.
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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».