A model of co-creation: strengthening primary health care (PHC) in Ghana through an innovative “Nyansapo” partnership
Notice bibliographique
Résumé
The Africa Health Collaborative (AHC) initiative embarked on a transformative ten-year collaboration with Kwame Nkrumah University of Science and Technology (KNUST) and the University of Toronto (U of T) to co-create continuing education programs geared toward augmenting the proficiency of primary care practitioners in Ghana. While upholding core principles within the AHC framework, emphasizing respect, inclusivity, equity, reciprocity, ethics, dynamism, and stewardship, seven teams of U of T and KNUST faculty engaged in collaborative efforts to design, administer, and evaluate five in-person "short courses" in Ghana on Palliative Care, Quality Improvement for Health Professionals, Prehospital Emergency Care, Community Emergency Care, and Emergency Preparedness and Response to Epidemic-Prone Diseases to approximately 100 Ghanaian primary care professionals. This paper describes a model of co-creation, highlights lessons learned from a robust evaluation process, and proposes that this co-creation model can strengthen primary health care in Ghana and ultimately transform health systems in Africa.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».