Barriers and facilitators to the implementation of vitamin A supplementation programs in Africa: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vitamin A deficiency (VAD) impacts over 50% of children aged 6–59 months in sub-Saharan Africa, causing severe health issues. Despite the importance of vitamin A supplementation (VAS) programs, barriers limit their effectiveness, making it essential to understand these factors for better outcomes. Aim: This systematic review aimed to identify the barriers and facilitators to VAS programs in Africa, using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to conceptualize the findings. Methods: A comprehensive search was conducted across OVID Embase, OVID Medline, Web of Science Core Collection, Scopus, CINAHL and CAB Direct. Studies were excluded if they did not report VAS administration via capsules or droplets in large-scale programs or omitted discussions on implementation barriers and facilitators. Results: The search yielded 4377 citations, with 10 studies meeting eligibility criteria, published from 2002 to 2021 across 12 countries. The most frequently represented were Ethiopia and Zimbabwe. A total of nine barriers and seven facilitators to VAS programs were identified. The most frequently cited barriers were capsule stock-outs, limited resources and lack of incentive for staff, while the most frequently cited facilitators were Child Health Days and involvement of community-based health workers. The key CFIR constructs associated with these findings were Tailoring Strategies, Incentive Systems and Available Resources. Conclusion: The barriers and facilitators identified in this review offer valuable insights for improving VAS coverage and implementation in Africa. Tailoring implementation strategies based on these findings can enhance the effectiveness and coverage of VAS programs.
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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 | 0,021 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».