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Enregistrement W4403081592 · doi:10.1002/hpm.3854

Improving access and quality of primary healthcare through women and adolescents' user committees: A mixed‐methods case study in Kinshasa, Democratic Republic of the Congo

2024· article· en· W4403081592 sur OpenAlexafffund
Marie‐Douce Primeau, Marie Jobin‐Gelinas, Cécile Maleko Mayabanza, Maguy Mayaza, Geneviève Blouin

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Health Planning and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésAccountabilityTransparency (behavior)Health careDemocracyCorporate governanceReproductive healthCommunity engagementNursingMedicineCommunity healthPublic relationsMedical educationPolitical sciencePublic healthBusinessEnvironmental healthPoliticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient engagement is seen as a fundamental strategy for achieving quality patient-centred care, especially in community-based primary healthcare. Despite growing interest in patient engagement in Sub-Saharan Africa, few patient engagement initiatives have been identified, and those often are limited to lower levels of engagement, in participation in health research or in health system improvement. With the aim of giving a voice to under-represented community groups in healthcare governance, the Access to Health services in Kinshasa (ASSK) project supported the implementation of primary health services user committees in the Democratic Republic of the Congo, designed to enable the representation of two user groups with specific unmet sexual and reproductive health (SRH) needs: women and adolescents. AIMS AND METHODS: Using a mixed-method case study design combining quantitative secondary data (from the national health management information system-DHIS2) and qualitative data from two research World Café (WC1: Women user committees (WUC) n = 55; WC2: Adolescents user committee (AUC) n = 63), this paper looks at the implementation facilitators and barriers, and at the results of this initiative. RESULTS: Women and adolescent members of the user committees highlighted that their participation resulted in increased knowledge of SRH and their related rights, as well as in their 'soft skills' such as communication and leadership. In addition, participants reported greater transparency and accountability on the part of the community primary health centres (e.g. by displaying fees for procedures to counter over-billing). Ultimately, WUC and AUC were associated with improved health practices in the community such as increased use of SRH services (increase of 613% for Makala and 160% for Maluku II), including adolescent family planning (increase of 320% for Makala and 12% for Maluku II) and assisted childbirth for women15-49 years old (increase of 283% for Makala and 23% for Maluku II)). CONCLUSIONS: Patient user committees for specific marginalised or under-represented groups appear to be an effective way of improving the quality of primary health care services. Further research is needed to better understand how to maximise its potential.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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