Accuracy of primary health care statistics reported by community based lady health workers in district Lahore.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the accuracy of monthly reports submitted by lady health workers of National program for family planning and primary health care in district Lahore. METHODS: A cross sectional descriptive study was conducted in district Lahore from November 2008 to February 2009. Forty lady health workers were selected using stratified random technique. Four monthly reports (one from each quarter of year 2008) submitted in health facilities by each lady health worker were retrieved from respective health facilities. These reports were then audited for accuracy using registers in health houses and verification of primary health care information in their respective communities. A scoring system was devised to grade reports for accuracy as good (80% and above score), satisfactory (60-70% score) and unsatisfactory (less than 60% score). RESULTS: Out of 40 lady health workers (LHWs) interviewed, 32 (80%) had good knowledge, 6 (15%) had satisfactory knowledge, while 2 (5%) had unsatisfactory knowledge regarding data recording and reporting tools. Based on our scoring system, only 47.5% of reports were found accurate. In addition, 35% of reports contained missed entries, misreported data and factitious information. CONCLUSION: There are significant gaps in recording and reporting of primary health care data in National programme for family planning and primary health care in district Lahore. Considering the utility of this data for health planning at district, provincial and national levels, adequate supervision and regular auditing should be carried out at health facility and district levels before onward transmission primary health care data to provincial and national levels.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».