Implementation of WHO SMART Guidelines-Digital Adaptation Kits in Pathfinder Countries in Africa: Processes and Early Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Background: The adoption of digital systems requires processes for quality assurance and uptake of standards to achieve universal health coverage. The World Health Organization developed the Digital Adaptation Kits (DAKs) within the SMART (Standards-based, Machine-readable, Adaptive, Requirements-based, and Testable) guidelines framework to support the uptake of standards and recommendations through digital systems. DAKs are a software-neutral mechanism for translating narrative guidelines to support the design of digital systems. However, a systematic process is needed to implement and ensure the impact of DAKs in country contexts. Objective: This paper details the structured process and stepwise approach to customize the DAKs to the national program and digital context in 5 countries in Africa with diverse program guideline uptake and significant digital health investments: Ethiopia, Ghana, Malawi, Zambia, and Zimbabwe. All these countries have existing digital systems, which have the potential to be updated with the DAKs. Methods: A DAK assessment tool was developed and used to assess guideline digitization readiness and opportunities for system uptake in each country. Multistakeholder teams were established to conduct the content review and alignment of the generic DAK to national guidelines and protocols through a series of stakeholder consultations, including stakeholder orientation, content review and alignment, content validation, and software update meetings. Unlabelled: Country adaptation processes identified requirements for national-level contextualization and highlighted opportunities for refinement of DAKs. Quality assurance of the content during the content review and validation processes ensured alignment with national protocols. Adaptation processes also facilitated the adoption of the DAKs approach into national guidelines and strategic documents for sexual and reproductive health. Conclusions: Country experiences offered early insights into the opportunities and benefits of a structured approach to digitalizing primary health care services. They also highlighted how this process can be continuously refined and sustained to enhance country-level impact.
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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 | 0,108 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».