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Enregistrement W4410370762 · doi:10.1186/s12875-025-02853-7

A scoping review of the roles, challenges, and strategies for enhancing the performance of community health workers in the response against COVID-19 in low- and middle-income countries

2025· review· en· W4410370762 sur OpenAlexafffund
Joseph Mumba Zulu, Adam Silumbwe, Margarate Nzala Munakampe, Malizgani Paul Chavula, Chama Mulubwa, Nathanael Sirili, Wanga Zulu, Charles Michelo, Moses Tetui

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUmeå UniversitetUniversity of Waterloo
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Low and middle income countriesSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakBusinessEconomic growthMedicineEconomicsDeveloping countryVirologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Global concerns regarding effective response strategies to the COVID-19 pandemic arose amid the swift spread of the virus to low- and middle-income country (LMIC) settings. Although LMICs instituted several measures to mitigate spread of the virus in low resource settings, including task shifting certain demand and supply functions to community actors such as community health workers (CHWs), there remains a lack of synthesized evidence on these experiences and lessons. This scoping review sought to synthesize evidence regarding the roles and challenges faced by CHWs during the fight against COVID-19, along with strategies to address these challenges. METHODOLOGY: We systematically searched several major electronic databases including PubMed, HINARI, Cochrane Library (Reviews and Trials), Science Direct and Google Scholar for relevant literature. The search strategy was designed to capture literature published in LMICs on CHWs roles during COVID-19 period spanning 2019-2023. Two researchers were responsible for retrieving these studies, and critically reviewed them in accordance with Arksey and O'Malley scoping review approach. In total, 22 articles were included and analysed using Clarke and Braun thematic analysis in NVivo 12 Pro Software. RESULTS: Community health workers (CHWs) played a vital role during the COVID-19 pandemic. They engaged in health promotion and education, conducted surveillance and contact tracing, supported quarantine efforts, and maintained essential primary health services. They also facilitated referrals, advocated for clients and communities, and contributed to vaccination planning and coordination, including tracking and follow-up. However, CHWs faced significant challenges, including a lack of supplies, inadequate infection prevention and control measures, and stigma from community members. Additionally, they encountered limited supportive policies, insufficient remuneration and incentives. To enhance CHWs' performance, regular training on preventive measures is essential. Utilizing digital technology, such as mobile health, can be beneficial. Establishing collaborative groups through messaging platforms and prioritizing access to COVID-19 vaccines are important steps. Additionally, delivering wellness programs and providing quality protective equipment for CHWs are crucial for their effectiveness. CONCLUSION: The study found that CHWs are vital actors within the health system during global pandemics like COVID-19. This entails the need for increased support and investment to better integrate CHWs into health systems during such crises, which could ultimately contribute to sustaining the credibility of CHWs programs and foster more inclusive community health systems (CHSs).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0220,023
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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