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Enregistrement W4403245773 · doi:10.9745/ghsp-d-23-00280

Twinning Partnership Network: A Learning and Experience-Sharing Network Among Health Professionals in Rwanda to Improve Health Services

2024· article· en· W4403245773 sur OpenAlexaff
Celestin Gasana, R. Williamson, Ursin Bayisenge, Jean Claude Rukundo, Modeste Gashayija, Edward Kamuhangire, Corneille Ntihabose, Joy Atwine, Théophile Nsengiyumva, Solange Hakiba, Bienvenu Niyongabo

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Science and Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensCARE Canada
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésGeneral partnershipLearning networkHealth professionalsHealth servicesMedicineBusinessNursingFamily medicinePopulationHealth careEnvironmental healthComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the development, implementation, and evaluation of a novel twinning approach: the Twinning Partnership Network (TPN). Twinning is a well-known approach to peer learning that has been used in a variety of settings to build organizational capacity. Although twinning takes many forms, the heart of the approach is that institutions with shared characteristics collaborate via sharing information and experiences to achieve a specific goal. We adapted a twinning partnership strategy developed by the World Health Organization to create a network of like-minded health institutions. The key innovation of the TPN is the network, which ensures that an institution always has a high-performing peer with whom to partner on a specific topic area of interest. We identified 10 hospitals and 30 districts in Rwanda to participate in the TPN. These districts and hospitals participated in a kickoff workshop in which they identified capacity gaps, clarified goals, and selected twinning partners. After the workshop, districts and hospitals participated in exchange visits, coaching visits, and virtual and in-person learning events. We found that districts and hospitals that selected specific areas and worked on them throughout the duration of the TPN with their peers improved their performance significantly when compared with those that selected and worked on other areas. Accreditation scores improved by 5.6% more in hospitals selecting accreditation than those that did not. Districts that selected improving community-based health insurance coverage improved by 4.8% more than districts that did not select this topic area. We hypothesize that these results are due to senior management's interest and motivation to improve in these specific areas, the motivation gained by learning from high-performing peers with similar resources, and context-specific knowledge sharing from peer hospitals and districts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,405 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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