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Enregistrement W2301296002 · doi:10.1186/s12978-016-0145-9

Engaging with community-based public and private mid-level providers for promoting the use of modern contraceptive methods in rural Pakistan: results from two innovative birth spacing interventions

2016· article· en· W2301296002 sur OpenAlexaff
Syed Khurram Azmat, Waqas Hameed, Hasan Bin Hamza, Ghulam Mustafa, Muhammad Ishaque, Ghazunfer Abbas, Omar Khan, Jamshaid Asghar, Erik Munroe, Safdar Ali, Wajahat Hussain, Sajid Ali, Aftab Ahmed, Moazzam Ali, Marleen Temmerman

Notice bibliographique

RevueReproductive Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment of Foreign Affairs and Trade, Australian GovernmentWorld Health Organization
Mots-clésPsychological interventionMedicineFamily planningPopulationPublic healthReproductive medicineSocioeconomic statusEnvironmental healthDemographyGerontologyPregnancyNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family planning (FP) interventions aimed at reducing population growth have negligible during the last two decades in Pakistan. Innovative FP interventions that help reduce the growing population burden are the need of the hour. Marie Stopes Society--Pakistan implemented an operational research project--'Evidence for Innovating to Save Lives', to explore effective and viable intervention models that can promote healthy timing and spacing of pregnancy in rural and under-served communities of Sindh, Punjab and Khyber Pakhtunkhwa provinces of Pakistan. METHODS: We conducted a quasi-experimental (pre- and post-intervention with control arm) study to assess the effectiveness of each of the two intervention models, (1) Suraj model (meaning 'Sun' in English), which uses social franchises (SF) along with a demand-side financing (DSF) approach using free vouchers, and (2) Community Midwife (CMW) model, in promoting the use of modern contraceptive methods compared to respective controls. Baseline and endline cross-sectional household surveys were conducted, 24 months apart, by recruiting 5566 and 6316 married women of reproductive age (MWRA) respectively. We used Stata version 8 to report the net effect of interventions on outcome indicators using difference-in-differences analysis. Multivariate Cox proportional hazard regression analysis was used to assess the net effect of the intervention on current contraceptive use, keeping time constant and adjusting for other variables in the model. RESULTS: The Suraj model was effective in significantly increasing awareness about FP methods among MWRA by 14% percentage points, current contraceptive use by 5% percentage points and long term modern method--intrauterine device (IUD) use by 6% percentage points. The CMW model significantly increased contraceptive awareness by 28% percentage points, ever use of contraceptives by 7% percentage points and, IUD use by 3% percentage points. Additionally the Suraj intervention led to a 35% greater prevalence (prevalence ratio: 1.35, 95% CI: 1.22-1.50) of contraceptive use among MWRA. CONCLUSION: Suraj intervention highlights the importance of embedding subsidized FP services within the communities of the beneficiaries. The outcomes of the CMW intervention also improved the use of long-term contraceptives. These findings indicate the necessity of designing and implementing FP initiatives involving local mid-level providers to expand contraceptive coverage in under-served areas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,188
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
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