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Enregistrement W4415604668 · doi:10.3389/fpubh.2025.1604308

Scaling parenting programs for early child development in four low- and middle-income countries

2025· article· en· W4415604668 sur OpenAlexaff
Frances E. Aboud, Carina Omoeva, Rafael Contreras Gomez, Rachel Hatch, Ania Chaluda, Ksenija Krstić, Given Hapunda, Francis Sichimba, Karma Choden, Michael Tusiimi, Jill Popp

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFHI 360UNICEF
Mots-clésChild developmentScale (ratio)Selection (genetic algorithm)Process (computing)Child healthEarly childhoodResearch design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Although meta-analyses have demonstrated the value of parenting programs to promote child development in low- and middle-income countries, scaling them horizontally and vertically through the system has remained largely undocumented. This study examines the enablers and barriers to scaling parenting programs implemented by different organizations in four countries, namely Bhutan, Rwanda, Serbia, and Zambia. Method An independent research and learning organization collected multi-method data from three sources, toward the end of a four-year period, to identify enablers and barriers of scale. The sources and method included: in-depth semi-structured interviews with two members of the technical resource teams ( n = 8); phone surveys with a random sample of providers who delivered the program to caregivers ( n = 529) along with in-depth interviews with a smaller number of providers ( n = 44); and in-depth semi-structured interviews with key government stakeholders ( n = 57). Content analysis was conducted to identify interviewees’ comments that reflected enablers and barriers to scale. Results Findings are presented to address horizontal and vertical enablers and barriers in each of the four country programs. Regarding horizontal scale, the main enabler was an existing workforce who was quickly trained to deliver the program and who perceived a need within their communities. Expanding the reach of the programs also required advocacy to raise demand among community leaders and caregivers. Design features of the programs, such as curriculum, modality, and dosage, contributed to effective outcomes as a function of their adaptation to providers’ and caregivers’ experiences. The main enabler of vertical scale was adoption by the government, integration into the system, and engagement of multisectoral stakeholders. Based on final reflections of stakeholders, qualitative data were provided for eight indicators of successful scale: demand, reach, equity, and workforce (for horizontal scale); multisectorality, adoption, policy/finance, and integration (for vertical scale). Conclusion Planning for scale needs to be done at the start by considering facilitative design features, selection of a workforce, and ownership by the government. Ongoing implementation research conducted with different stakeholders is needed to provide feedback for course-correction during the process of scale. Eight indicators can be used to evaluate the level of successful scale achieved by programs.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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