The three waves in implementation of facility-based kangaroo mother care: a multi-country case study from Asia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kangaroo mother care has been highlighted as an effective intervention package to address high neonatal mortality pertaining to preterm births and low birth weight. However, KMC uptake and service coverage have not progressed well in many countries. The aim of this case study was to understand the institutionalisation processes of facility-based KMC services in three Asian countries (India, Indonesia and the Philippines) and the reasons for the slow uptake of KMC in these countries. METHODS: Three main data sources were available: background documents providing insight in the state of implementation of KMC in the three countries; visits to a selection of health facilities to gauge their progress with KMC implementation; and data from interviews and meetings with key stakeholders. RESULTS: The establishment of KMC services at individual facilities began many years before official prioritisation for scale-up. Three major themes were identified: pioneers of facility-based KMC; patterns of KMC knowledge and skills dissemination; and uptake and expansion of KMC services in relation to global trends and national policies. Pioneers of facility-based KMC were introduced to the concept in the 1990s and established the practice in a few individual tertiary or teaching hospitals, without further spread. A training method beneficial to the initial establishment of KMC services in a country was to send institutional health-professional teams to learn abroad, notably in Colombia. Further in-country cascading took place afterwards and still later on KMC was integrated into newborn and obstetric care programs. The patchy uptake and expansion of KMC services took place in three phases aligned with global trends of the time: the pioneer phase with individual champions while the global focus was on child survival (1998-2006); the newborn-care phase (2007-2012); and lastly the current phase where small babies are also included in action plans. CONCLUSIONS: This paper illustrates the complexities of implementing a new healthcare intervention. Although preterm care is currently in the limelight, clear and concerted country-led KMC scale-up strategies with associated operational plans and budgets are essential for successful scale-up.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».