Towards reduction of maternal and perinatal mortality in rural Burkina Faso: communities are not empty vessels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reducing maternal and perinatal mortality in sub Saharan Africa remains challenging and requires effective and context specific interventions. OBJECTIVE: The aims of this paper were to demonstrate the impact of the community mobilisation of the Skilled Care Initiative (SCI) in reducing maternal and perinatal mortality and to describe the concept and implementation in order to guide replication and scaling up. DESIGNS: A quasi experimental design was used to assess the extent to which the SCI was associated with increased institutional births, maternal and perinatal mortality reduction in an intervention (Ouargaye) versus a comparison (Diapaga) district. A geo-referenced census was conducted to retrospectively assess changes in outcomes and process measures. A detailed description of activities, rationale and timing of implementation were gathered from the SCI project officers and summarised. Data analyses included descriptive statistics and multivariate analyses. RESULTS: At macro level, the main significant difference between Ouargaye and Diapaga districts was the scope and intensity of the community-based interventions implemented in Ouargaye. There was a temporal association relationship before and after the implementation of the demand-driven interventions and a remarkable 30% increase in institutional births in the intervention district compared to 10% increase in comparison district. There was a significant reduction of perinatal mortality rates (OR =0.75, CI 0.70-0.80) in intervention district and a larger decrease in maternal mortality ratios in intervention district, although statistical significance was not reached. A comprehensive framework of community mobilisation strategy is proposed to improve maternal and child health in poorest communities. CONCLUSION: Controlling for the availability and quality of health services, working in partnership and effectively with communities, and not for them - hence characterising communities as not being empty vessels - can have impacts on outcomes. Here, in the district with a community mobilisation programme, there was a marked increase in institutional births and reductions in maternal and perinatal deaths.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».