Effects of a community-based intervention package on postnatal care seeking behavior in rural Bangladesh: a cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Community-based Postnatal Care (PNC) initiatives have been found to improve maternal and neonatal health. Objectives: This paper aims at evaluating the effectiveness of a Community-Based Intervention Package in providing ‘limited’ PNC services by Community Support Systems (CmSS) and in increasing maternal PNC visits from Skilled Healthcare Providers (SHPs) in rural Bangladesh as well as identifying the predictors of maternal PNC from SHPs. Methods: A cluster-randomized controlled trial was employed where 6 clusters (each with an average population of about 28,000) of Narsingdi District were randomly assigned to the intervention and the comparison group. Sample sizes for pre- and post-intervention were 675 and 702, respectively, collected in June 2010 and December 2011, respectively, from mothers with a recent live birth. Logistic regression was used in examining the main outcomes and the predictors of maternal PNC from SHPs. Results: The coverage of ‘limited’ PNC services by the CmSS members to the mothers did not increase significantly (p=0.25), nor did the maternal PNC from SHPs (p=0.11). Both delivery at a Healthcare Facility and delivery by SHPs increased the odds of taking at least one PNC from SHPs 10-fold with 95% confidence intervals of 4.52-24.04 (p Conclusion: This intervention was found to be effective neither in providing limited PNC services by the CmSS members, nor in increasing maternal PNC from SHPs in our study. Further research with proper monitoring and sufficient number of clusters is recommended.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».