Low- and Middle-Income Country Perceptions of Global Health Engagements: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
More than one million Americans are estimated to participate in global health engagements (GHEs) in low- and middle-income countries (LMICs) each year. A growing number of studies document perceptions of GHEs from the perspective of American and other high-income country (HIC) visitors traveling to LMICs, particularly regarding motivations and satisfaction relative to their participation in these activities. Far fewer studies examine perceptions of GHEs from the perspective of LMIC hosts and other local constituent groups. The purpose of this study was to identify and analyze studies that examined local stakeholder perspectives of global health engagements in LMICs around the world. We conducted a scoping review of PubMed and Google Scholar using the Population-Concept-Context (PCC) framework. Assessment and analysis of articles was conducted by a team of three reviewers (EA, FS, SB). A total of 31 relevant papers published between 2009 and 2021 provided local perspectives of GHEs, with participants falling into three stakeholder categories: providers of care, recipients of care, and community members. Analysis revealed that stakeholder groups often held complex and highly nuanced perspectives of GHEs, perceiving these activities as having both positive and negative implications in the host communities. Synthesis of the eligible studies’ findings resulted in three thematic categories: resources and perceived benefits derived from GHEs; perceived challenges associated with GHEs; and opportunities for improvement of GHEs. To our knowledge, this scoping review is among the first to identify and collectively analyze LMIC stakeholder perceptions of GHEs. Recommendations for future research are provided.
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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 | 0,027 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».