A knowledge translation toolkit for maternal health implementation planning in low- and middle-income countries: development and pilot evaluation in two countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge translation (KT) approaches have been advocated to increase uptake of evidence to improve maternal health outcomes in low- and middle-income countries (LMICs). However, their use is limited by lack of KT capacity and limited applicability of many existing KT tools to the unique challenges of LMIC health settings. We developed and evaluated a toolkit designed for use by non-experts and tailored to support implementation planning in LMICs. METHOD: Based on our prior research which identified common implementation barriers across five LMICs, a literature review and a qualitative study with women and families in two LMICs, we developed a preliminary item list. Through consultation with our international partners, the item list was refined, a draft toolkit developed and usability tested.Pilot evaluation of the toolkit employed observation and focus groups with participants at implementation planning meetings conducted in Argentina and Ghana, focused on locally identified evidence-based maternal health implementation priorities. RESULTS: 31 interested parties participated, 10 in Argentina and 21 in Ghana, representing a range of roles relevant to implementation in the local contexts including providers, health educators, policy/decision makers, researchers and patients/patient representatives. Participants reported a number of benefits to the content and organisation of both the toolkit and meeting format, which they noted encouraged open exchange of perspectives and experiences, and comprehensive consideration and discussion of barriers and facilitators (BFs) to implementation in their context. Minor changes to the instructions and wording of a few BFs were suggested and incorporated. CONCLUSION: The toolkit provides a resource to support LMIC maternal health implementers by offering a structured approach to assessment and ranking of BFs to implementation and a guide to mapping BFs to evidence-based implementation strategies. Further evaluation across a wider range of health topics and LMICs and in low-resource contexts in high-income countries is needed. STUDY REGISTRATION: https://osf.io/328dy Registered 31 May 2023.
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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 | 0,047 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».