Learnings From the Implementation of an Electronic Human Resource Management System for the Health Workforce in Uttar Pradesh, India
Notice bibliographique
Résumé
The state of Uttar Pradesh (UP), India, has one of the largest single public health systems globally, serving about 235 million people through more than 30,000 public health facilities with approximately 160,000 health personnel. Yet, the UP health system has a shortfall of public health facilities to meet the population's needs, a shortage of clinical and nonclinical health personnel, inequitable distribution of existing health personnel, and low utilization of public health facilities. A robust and effective electronic human resource management system (eHRMS) that provides real-time information about the lifecycle of all health professionals in UP may aid in improving the health workforce, resulting in better health services and improved health outcomes. The Government of UP rolled out Manav Sampada, a comprehensive eHRMS that complied with global norms and requirements. We describe the implementation of Manav Sampada at scale and elaborate on key learnings and adoption strategies. Manav Sampada was based on key principles of integration and data-sharing with other digital systems, included functional components, a minimum dataset, used a lifecycle-based approach, and a workflow-based system, all of which acted to improve human resource data quality. The eHRMS emerged as a valuable tool for key stakeholders in reviewing worker performance, identifying skill-building needs, and allocating resources for training, leading to improved availability and equity in the distribution of a few critical cadres. The eHRMS in UP is well positioned to become an integral part of the Ayushman Bharat Digital Mission, the backbone of India's integrated digital health infrastructure. Linking eHRMS to a planned beneficiary-centric unitized health service delivery system (capturing information at the individual level rather than the aggregate level) will enable the measurement of service delivery and quality, leading to improved workforce management.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».