Essential aid made fully visible: understanding the proCHW financing landscape analysing accessible donor data sources
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Community health workers (CHWs) play a critical role in extending healthcare services to underserved populations, especially in low-income and middle-income countries. Professional CHWs (proCHWs), who are salaried, skilled, supplied and supervised, are essential for achieving Universal Health Coverage and other global health goals. Despite the growing recognition of proCHWs, there is limited understanding of the global financing landscape for these workers. This study analyses the availability of data detailing the allocation of funding from major global development organisations for proCHWs. METHODS: The study was conducted by the Community Health Impact Coalition (CHIC) using a two-stage approach. First, eight major global funders were selected through a consultative process with CHIC members, chosen based on their perceived influence, leadership in community health and scale of financial commitments. The second stage involved mapping and analysing the funding availability of these organisations through desk reviews, brief consultations and analysis of public funding databases. The transparency of proCHW-specific funding data was assessed using a classification system: 'yes' (full availability), 'partial' (moderate availability) and 'no' (low/no availability). RESULTS: The analysis revealed a gap in accessible data required to quantify the funding for CHWs, particularly proCHWs, across the eight organisations. Only two organisations, The Global Fund and the President's Malaria Initiative, provided partial data visibility, while none fully disclosed specific funding amounts for proCHW programmes. Most organisations did not systematically track or report CHW investments, making it challenging to assess global funding flows. CONCLUSIONS: The study highlights gaps in the availability of data related to funding for proCHWs, hampering the ability to track and evaluate investments in proCHW programmes. The study recommends global funders improve the specificity of their data reporting and integrate proCHW indicators into standard reporting tools. Enhanced data reporting is essential for optimising investments in proCHW programmes and advancing global health equity.
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 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 | 0,086 | 0,252 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».