Assessing and enhancing health stakeholders’ impact on people’s health using a social accountability conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing worldwide concern about the capacity of health systems to effectively address both current and future health needs and challenges faced by societies and individuals. The key players in this context, referred to here as "health stakeholders", must reconsider how they can enhance their response to health needs in society. This paper introduces a conceptual framework grounded on principles of social accountability that is designed to help stakeholders critically assess their contributions. The framework supports the alignment of stakeholder missions and actions with evolving social needs and enables the evaluation of their impact on population health and well-being. The uniqueness of this framework lies in its starting point: it prioritizes relevant broad features of health in a society rather than beginning with the stakeholder itself and its conferred mandate. This shift in focus enhances the relevance and effectiveness of the dynamic interplay between health in society and various stakeholder roles. The three-gradients stepwise approach of social accountability put forward encourages and guides each stakeholder through a progressive and continuous journey of quality improvement, moving through three stages of awareness, transformation and measurable impact. The application of this framework offers health stakeholders an opportunity to update and develop more relevant quality indicators and accreditation standards at the institutional level. The presented example of medical schools can be extended and applied to other stakeholders. The framework should enable all of them to assess their contribution to health, identify pathways for improvement and strengthen their social accountability. Avenues for further research and development projects are identified.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».