Systematic review on human resources for health interventions to improve maternal health outcomes: evidence from low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
There is a broad consensus and evidence that shows qualified, accessible, and responsive human resources for health (HRH) can make a major impact on the health of the populations. At the same time, there is widespread recognition that HRH crises particularly in low- and middle-income countries (LMICs) impede the achievement of better health outcomes/targets. In order to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs), equitable access to a skilled and motivated health worker within a performing health system is need to be ensured. This review contributes to the vast pool of literature towards the assessment of HRH for maternal health and is focused on interventions delivered by skilled birth attendants (SBAs). Studies were included if (a) any HRH interventions in management system, policy, finance, education, partnership, and leadership were implemented; (b) these were related to SBA; (c) reported outcomes related to maternal health; (d) the studies were conducted in LMICs; and (e) studies were in English. Studies were excluded if traditional birth attendants and/or community health workers were trained. The review identified 25 studies which revealed reasons for poor maternal health outcomes in LMICs despite the efforts and policies implemented throughout these years. This review suggested an urgent and immediate need for formative evidence-based research on effective HRH interventions for improved maternal health outcomes. Other initiatives such as education and empowerment of women, alleviating poverty, establishing gender equality, and provision of infrastructure, equipment, drugs, and supplies are all integral components that are required to achieve SDGs by reducing maternal mortality and improving maternal health.
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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 | 0,013 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».