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Enregistrement W4404409375 · doi:10.1016/j.onehlt.2024.100934

Learning from over ten years of implementing the One Health approach in the Democratic Republic of Congo: A qualitative study

2024· article· en· W4404409375 sur OpenAlexaff
Marc K Yambayamba, Eric Kazadi, Belinda M Ayumuna, Paulin Mutwale Kapepula, Mathieu N Kalemayi, Didier Mbayi Kangudie, Justin Masumu, Boka O Marcel, Serge Nzietchueng, Chloe Clifford Astbury, Tarra L. Penney, Nadège K. Ngombe, Simon R. Rüegg

Notice bibliographique

RevueOne Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensYork UniversityCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyQualitative researchPolitical sciencePsychologySociologySocial sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Democratic Republic of Congo (DRC) has faced emerging infectious diseases such as Ebola, Mpox and Yellow fever, and antimicrobial resistance is a growing concern. To address these issues, in 2011 the country embarked on implementing the One Health (OH) approach at the national and provincial levels. This study investigates OH institutionalization and implementation in the DRC, describes the process of OH decentralization, and identifies the opportunities and challenges of sustaining these efforts. We conducted a qualitative study based on literature, document review and key informant interviews. The literature search targeted PubMed, Google Scholar and the document depository of the national One Health platform (NOHP). Key informant identified at the national level included ministry representatives, OH platform members and donors supporting OH implementation. These interviews were conducted in-person and online, recorded, transcribed, and imported into Dedoose software (version 9.2.006) for coding. Content analysis was performed to identify activities, processes, and achievements during the implementation of OH in DRC. Results of the literature and document review ( n = 72) and analysis of stakeholder interviews ( n = 24) indicate that a national OH platform, initiated in 2011, is hosted at the Ministry of Higher Education and coordinates other sectors. It comprises governmental departments, academic institutions, and civil society organizations working at the human, animal, and environment sectors. The governance structure includes a national coordinator, a permanent secretariat, technical working groups, and subnational entities at provincial and territorial levels. Following the establishment of the national OH platform, a structured process foresees to facilitate OH implementation at the provincial and territorial levels. Achievements up to today include the development of training programs, establishment of OH committees in some provinces, assessments of workforce needs, formulation of a national strategy, development of governance manuals, and support to the Mpox response coordination. Nevertheless, OH implementation in the DRC faces challenges, including leadership tensions at the national level, inadequate domestic funding, limited training and capacity building for professionals, and insufficient infrastructure for data collection and sharing. Strengthening leadership and coordination, advocating for domestic resource mobilization, and strengthening infrastructure for data collection and sharing while ensuring equity across sectors is essential for advancing the OH agenda and ensuring its efficacy. • One Health, an integrated approach, is advocated to strengthen health systems and disease prevention and management at the national and subnational levels. • We present lessons learnt from One Health implementation in the Democratic Republic of Congo, which provide insights on best practice, challenges, and gaps. • Sustainability will be achieved by mobilizing more domestic resources and training professionals. Mid-term, intersectoral tensions must be addressed, and infrastructures for data collection and sharing should be established to achieve the expected impact.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0160,011
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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