Quality improvement in public–private partnerships in low- and middle-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public-private partnerships (PPP) are often how health improvement programs are implemented in low-and-middle-income countries (LMICs). We therefore aimed to systematically review the literature about the aim and impacts of quality improvement (QI) approaches in PPP in LMICs. METHODS: We searched SCOPUS and grey literature for studies published before March 2022. One reviewer screened abstracts and full-text studies for inclusion. The study characteristics, setting, design, outcomes, and lessons learned were abstracted using a standard tool and reviewed in detail by a second author. RESULTS: We identified 9,457 citations, of which 144 met the inclusion criteria and underwent full-text abstraction. We identified five key themes for successful QI projects in LMICs: 1) leadership support and alignment with overarching priorities, 2) local ownership and engagement of frontline teams, 3) shared authentic learning across teams, 4) resilience in managing external challenges, and 5) robust data and data visualization to track progress. We found great heterogeneity in QI tools, study designs, participants, and outcome measures. Most studies had diffuse aims and poor descriptions of the intervention components and their follow-up. Few papers formally reported on actual deployment of private-sector capital, and either provided insufficient information or did not follow the formal PPP model, which involves capital investment for a explicit return on investment. Few studies discussed the response to their findings and the organizational willingness to change. CONCLUSIONS: Many of the same factors that impact the success of QI in healthcare in high-income countries are relevant for PPP in LMICs. Vague descriptions of the structure and financial arrangements of the PPPs, and the roles of public and private entities made it difficult to draw meaningful conclusions about the impacts of the organizational governance on the outcomes of QI programs in LMICs. While we found many articles in the published literature on PPP-funded QI partnerships in LMICs, there is a dire need for research that more clearly describes the intervention details, implementation challenges, contextual factors, leadership and organizational structures. These details are needed to better align incentives to support the kinds of collaboration needed for guiding accountability in advancing global health. More ownership and power needs to be shifted to local leaders and researchers to improve research equity and sustainability.
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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 | 0,040 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».