Growth Monitoring and Promotion in Rural Ghana: Lack of Motivation or Tools?
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of growth monitoring and promotion (GMP) activities depend on the motivation and performance of nutrition educators. A 12‐mo capacity‐building intervention was carried out to improve identification and mitigation of child wasting. 30 community‐based GMP clinics in Upper Manya Krobo District, Ghana were randomized into: algorithm (A), length measurement (L), or control (C) groups. In A group, a simple algorithm based on predictors of wasting, helped community health workers (CHW) identify at‐risk children and provide tailored counseling. Length in addition to usual weight measurements allowed L group CHW to identify children with low weight‐for‐length. Standard‐of‐care was used in C group. Type of nutrition counseling given and caregivers' recall of nutrition messages were documented through direct observations of CHW and interviews with caregivers at monthly GMP sessions. About 30% of scheduled sessions were missed because of poor road conditions, disabled transportation, and scheduling conflicts. Out of the sessions held, only 60% provided individual counseling (IC). IC was not offered because of nurses' exhaustion, inadequate time due to late arrival of nurses and/or mothers, and caregivers' time complaints. 80% of observed caregivers recalled IC messages after one week; this did not differ by treatment. The proportion of GMP sessions and IC held was higher in A vs. C group (0.83 vs. 0.54 and 0.55 vs. 0.36, respectively; p< 0.01). GMP programs need mechanisms to motivate CHW to improve their effectiveness and mothers to improve their involvement in GMP. Having a clear, simple educational tool may provide needed support to improve GMP in Ghana. [Funded by IDRC and DFATD, Canada]
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».