Toward a Consensus on Guiding Principles for Health Systems Strengthening
Notice bibliographique
Résumé
A renewed focus on health systems strengthening (HSS) in global health has emerged in recent years. The World Health Organization (WHO) and others have promoted HSS as essential to attaining the Millennium Development Goals and to improving global health outcomes [1],[2]. This recent increase in interest is highlighted by the organization of the First Global Symposium on Health Systems Research, held in November 2010 [3]. Additionally, numerous funding opportunities with an emphasis on HSS have been established, including a collaborative effort between the Global Alliance for Vaccines and Immunization (GAVI Alliance), The Global Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria (Global Fund), and the World Bank [4], as well as US President Obama's Global Health Initiative [5]. Despite the growing consensus for the need for HSS, there is little agreement on strategies for its implementation [6]. Widely accepted guiding principles could provide a common language for strategy development and communication in the global community. Without a set of agreed-upon principles, frameworks for policy, practice, and evaluation may be unclear, overly narrow, or inconsistent [7], limiting the ability for collective learning, innovation, and improvement. Here we suggest a list of ten guiding principles necessary for effective HSS.
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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 | 0,220 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,030 |
| Communication savante | 0,021 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».