Implementation framework for income generating activities identified by community health volunteers (CHVs): a strategy to reduce attrition rate in Kilifi County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the proven efficacy of Community Health Volunteers (CHVs) in promoting primary healthcare in low- and middle-income countries (LMICs), they are not adequately financed and compensated. The latter contributes to the challenge of high attrition rates observed in many settings, highlighting an urgent need for innovative compensation strategies for CHVs amid budget constraints experienced by healthcare systems. This study sought to identify strategies for implementing Income-Generating Activities (IGAs) for CHVs in Kilifi County in Kenya to improve their livelihoods, increase motivation, and reduce attrition. METHODS: An exploratory qualitative research study design was used, which consisted of Focus group discussions with CHVs involved in health promotion and data collection activities in a local setting. Further, key informant in-depth interviews were conducted among local stakeholder representatives and Ministry of Health officials. Data were recorded, transcribed and thematically analysed using MAXQDA 20.4 software. Data coding, analysis and presentation were guided by the Okumus' (2003) Strategy Implementation framework. RESULTS: A need for stable income was identified as the driving factor for CHVs seeking IGAs, as their health volunteer work is non-remunerative. Factors that considered the local context, such as government regulations, knowledge and experience, culture, and market viability, informed their preferred IGA strategy. Individual savings through table-banking, seeking funding support through loans from government funding agencies (e.g., Uwezo Fund, Women Enterprise Fund, Youth Fund), and grants from corporate organizations, politicians, and other donors were proposed as viable options for raising capital for IGAs. Formal registration of IGAs with Government regulatory agencies, developing a guiding constitution, empowering CHVs with entrepreneurial and leadership skills, project and group diversity management, and connecting them to support agencies were the control measures proposed to support implementation and enhance the sustainability of IGAs. Group-owned and managed IGAs were preferred over individual IGAs. CONCLUSION: CHVs are in need of IGAs. They proposed implementation strategies informed by local context. Agencies seeking to support CHVs' livelihoods should, therefore, engage with and be guided by the input from CHVs and local stakeholders.
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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 | 0,038 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».