Assessing the Quality of Sick Child Care Provided by Community Health Workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As community case management of childhood illness expands in low-income countries, there is a need to assess the quality of care provided by community health workers. This study had the following objectives: 1) examine methods of recruitment of sick children for assessment of quality of care, 2) assess the validity of register review (RR) and direct observation only (DO) compared to direct observation with re-examination (DO+RE), and 3) assess the effect of observation on community health worker performance. METHODS: We conducted a survey to assess the quality of care provided by Ethiopian Health Extension Workers (HEWs). The sample of children was obtained through spontaneous consultation, HEW mobilization, or recruitment by the survey team. We assessed patient characteristics by recruitment method. Estimates of indicators of quality of care obtained using RR and DO were compared to gold standard estimates obtained through DO+RE. Sensitivity, specificity, and the area under receiver operator characteristic curve (AUC) were calculated to assess the validity of RR and DO. To assess the Hawthorne effect, we compared estimates from RR for children who were observed by the survey team to estimates from RR for children who were not observed by the survey team. RESULTS: Participants included 137 HEWs and 257 sick children in 103 health posts, plus 544 children from patient registers. Children mobilized by HEWs had the highest proportion of severe illness (27%). Indicators of quality of care from RR and DO had high sensitivity for most indicators, but specificity was low. The AUC for different indicators from RR ranged from 0.47 to 0.76, with only one indicator above 0.75. The AUC of indicators from DO ranged from 0.54 to 1.0, with three indicators above 0.75. The differences between estimates of correct care for observed versus not observed children were small. CONCLUSIONS: Mobilization by HEWs and recruitment by the survey teams were feasible, but potentially biased, methods of obtaining sick children. Register review and DO underestimated performance errors. Our data suggest that being observed had only a small positive effect on the performance of HEWs.
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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 | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».