Five lessons from a mid-level health manager intervention to increase uptake of tuberculosis prevention therapy in Uganda: ‘it is a completely different thing to implement what you know.’
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leadership skills are essential for middle-level healthcare manager efficacy. Capacity-building efforts may attempt behavioural change by filling 'knowledge gaps' while neglecting a sustainable application of that knowledge. Sustainable application of that knowledge, or implementation know-how, must resonate with local cultural patterns. When it is neglected, root issues like unclear decision-making space and local authority to interpret policy during implementation remain unaddressed. Particularly in decentralized healthcare systems, the impact can appear in implementation challenges, subjective decision-making, poor teamwork, and an absence of disseminating best practices. OBJECTIVES: The SEARCH-IPT trial led a series of mini-collaborative meetings, which provided business leadership and management training for an intervention group of mid-level healthcare system managers in rural Eastern, East-Central, and Southwestern Uganda to see whether this would increase uptake of isoniazid-prevention therapy (IPT) for people living with HIV (PLHIV) in intervention districts. IPT is known to reduce active tuberculosis (TB), a leading cause of death among PLHIV, by 40-60%. METHODS: We performed a thematic analysis of six focus-group discussions from this intervention (held in May 2019, January 2020, September 2021) and 23 key informant interviews with control group participants (between February and August 2019 and September and December 2020). RESULTS: Analysis revealed five implementation skill sets District Health Officers (DHOs) and District Tuberculosis and Leprosy Supervisors (DTLSs) deployed to achieve sustainable implementation and realize their decision-making space. The five practices were as follows: data-based decision-making, root-cause analysis, quality assurance, evidence-based empowerment, and sharing best practices with colleagues. CONCLUSION: These practices reached beyond outcome measures to address root problems around the DHO's range of authority and elicit buy-in from district health workers. For successful capacity building at the mid-manager level, focusing on core practices as part of competency is objectively implementable and measurable at the system level and does not rely on DHO self-assessments.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».