Successes and Challenges Related to Community Participation in Primary Health Care and Health Programs in the IGAD Region: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
For decades, community participation (CP) in primary health care (PHC) and health programs (HP) has played a crucial role in improving health services and their sustainability. This article examines the successes and challenges of CP in the Intergovernmental Authority on Development (IGAD) region, which includes Djibouti, Ethiopia, Eritrea, Kenya, Somalia, Sudan, South Sudan, and Uganda, focusing on the factors influencing and levels of community engagement. This study employs a scoping review based on the Arksey and O'Malley framework and the IAP2 public participation spectrum. A comprehensive search was conducted in PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar for studies published up to April 2024. Relevant articles on CP mechanisms in PHC and HP in the IGAD region were selected. In total, 64 articles were included in this scoping review. The studies highlighted various forms and mechanisms of CP, such as the establishment of community health committees and the mobilization of volunteers. Successes included improvements in disease prevention, crisis management, community resilience, and access to maternal and child health services. However, challenges remain, such as communication gaps, resource limitations, cultural barriers, and political instability. Community participation is essential for the success of health programs in the IGAD region. Although significant progress has been made, persistent challenges must be addressed to optimize the impact and sustainability of CP initiatives.
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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 | 0,030 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».