Assessment of a national voucher scheme to deliver insecticide-treated mosquito nets to pregnant women
Notice bibliographique
Résumé
Background: The benefits of a health-related intervention may be compromised by the challenges of delivering the intervention on a large scale. We analyzed the process involved in the Tanzania National Voucher Scheme, a system for delivering insecticide-treated mosquito nets to pregnant women. We aimed to identify potential ways to equitably improve overall coverage of the intervention. Methods: We defined five steps in the process. We collected data from a multistage cluster survey of nationally representative households conducted in 2007 across 21 districts in Tanzania. Using these data, we multiplied the rate of success of each step cumulatively to estimate the overall success of the system. Results: The rate of coverage for use of insecticide-treated nets among pregnant women was 23% (95% confidence interval [CI] 19%–27%). We observed large differences in coverage by socio-economic status, from 7% (95% CI 4%–13%) among participants in the poorest households to 48% (95% CI 38%–59%) among those in the richest households. The rate of success of each step in the process was high (60%–98%). However, the cumulative rate of success for the process as a whole was low (30%). The largest and most inequitable reduction in coverage occurred in the step involving treatment of nets with insecticide. Interpretation: The cumulative effect of modest attrition at several steps in the process substantially diminished the overall rate of coverage for all women, but most markedly among the poorest participants. Analysis of the process suggests that delivery of nets treated with long-lasting insecticide rather than untreated nets packaged with an insecticide-treatment kit could result in an improvement in coverage of 22 percentage points, from 30% to 52%.
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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 | 0,059 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».