Why are IPTp coverage targets so elusive in sub-Saharan Africa? A systematic review of health system barriers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of intermittent preventive treatment (IPTp) is a proven cost-effective intervention for preventing malaria in pregnancy. However, despite the roll-out of IPTp policies across Africa more than ten years ago, utilization levels remain low. This review sought to consolidate scattered evidence as to the health system barriers for IPTp coverage in the continent. METHODS AND FINDINGS: Relevant literature from Africa was systematically searched, reviewed and synthesized. Only studies containing primary data were considered. Studies reveal that: (i) poor leadership and governance contribute to slow decentralization of programme management, lack of harmonized guidelines, poor accountability mechanisms, such as robust monitoring and evaluation systems; (ii) low budgetary allocation towards policy implementation slows scale-up, while out-of-pocket expenditure deters women from seeking antenatal services that include IPTp; (iii) there are rampant human resource challenges including low staff motivation levels attributed to such factors as incorrect knowledge of IPTp recommendations and inadequate staffing; (iv) implementation of IPTp policies is hampered by prevailing service delivery barriers, such as long waiting time, long distances to health facilities and poor service provider/client relations; and (v) drug stock-outs and poor management of information and supply chains impair sustained availability of drugs for IPTp. CONCLUSIONS: For successful IPTp policy implementation, it is imperative that malaria control programmes target health system barriers that result in low coverage and hence programme ineffectiveness.
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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 | 0,028 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».