Strategies to improve the structure of primary health care in the villages of Iran: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background.Low-quality Primary Health Care (PHC) services reduce the effectiveness of care and public confidence in the health system.Objectives.This study aimed to provide strategies to improve the structure of primary health care in the villages of Iran.Material and methods.The present study was a two-part qualitative study (comparative review, interview with experts) on improving provision of rural primary health care.Australia, Canada, the United States, the United Kingdom, Kazakhstan, Thailand, and Iran, based on the six regional divisions of the World Health Organization, were approached with a specific approach to PHC.In-depth semistructured interviews were conducted with 25 experts in PHC.Samples were selected by purposive sampling and snowball sampling.Data analysis was performed using MAXQDA 20.Results.The results of the qualitative study after identifying the gap in the findings of the comparative study showed that four main components and fourteen sub-components (1 -evidence-based planning (transparency in decision-making, needs assessment); 2 -the role of organizations, institutions, and people (strong participation); 3 -access (access to information, geographical access); 4 -managerial approach (strengthening managerial thinking, empowering rural caregiver, management of human resources, statistics and information management, financial and payment management, equipment, physical resources management, organization, effective monitoring and supervision, empowerment of health school educators and staff experts)) were effective in improving the structure of PHC in the villages of Iran.Conclusions.With evidence-based planning, strong participation of organizations, institutions and people, access, and strengthening the management approach, one can effectively improve the structure of PHC in rural areas.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».