Advancing the application of systems thinking in health: understanding the dynamics of neonatal mortality in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Of the three million newborns that die each year, Uganda ranks fifth highest in neonatal mortality rates, with 43,000 neonatal deaths each year. Despite child survival and safe motherhood programmes towards reducing child mortality, insufficient attention has been given to this critical first month of life. There is urgent need to innovatively employ alternative solutions that take into account the intricate complexities of neonatal health and the health systems. In this paper, we set out to empirically contribute to understanding the causes of the stagnating neonatal mortality by applying a systems thinking approach to explore the dynamics arising from the neonatal health complexity and non-linearity and its interplay with health systems factors, using Uganda as a case study. METHODS: Literature reviews and interviews were conducted in two divisions of Kampala district with high neonatal mortality rates with mothers at antenatal clinics and at home, village health workers, community leaders, healthcare decision and policy makers, and frontline health workers from both public and private health facilities. Data analysis and brainstorming sessions were used to develop causal loop diagrams (CLDs) depicting the causes of neonatal mortality, which were validated by local and international stakeholders. RESULTS: We developed two CLDs for demand and supply side issues, depicting the range of factors associated with neonatal mortality such as maternal health, level of awareness of maternal and newborn health, and availability and quality of health services, among others. Further, the reinforcing and balancing feedback loops that resulted from this complexity were also examined. The potential high leverage points include special gender considerations to ensure that girls receive essential education, thereby increasing maternal literacy rates, improved socioeconomic status enabling mothers to keep healthy and utilise health services, improved supervision, and internal audits at the health facilities as well as addressing the gaps in resources (human, logistics, and drugs). CONCLUSIONS: Synthesis of theoretical concepts through CLDs facilitated our understanding and interpretation of the interactions and feedback loops that contributed to the stagnant neonatal mortality rates in Uganda, which is the first step towards discussing and exploring the potential strategies and their likely impact.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».