The feasibility of community level interventions for pre-eclampsia in South Asia and Sub-Saharan Africa: a mixed-methods design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, pre-eclampsia and eclampsia are major contributors to maternal and perinatal mortality; of which the vast majority of deaths occur in less developed countries. In addition, a disproportionate number of morbidities and mortalities occur due to delayed access to health services. The Community Level Interventions for Pre-eclampsia (CLIP) Trial aims to task-shift to community health workers the identification and emergency management of pre-eclampsia and eclampsia to improve access and timely care. Literature revealed paucity of published feasibility assessments prior to initiating large-scale community-based interventions. Arguably, well-conducted feasibility studies can provide valuable information about the potential success of clinical trials prior to implementation. Failure to fully understand the study context risks the effective implementation of the intervention and limits the likelihood of post-trial scale-up. Therefore, it was imperative to conduct community-level feasibility assessments for a trial of this magnitude. METHODS: A mixed methods design guided by normalization process theory was used for this study in Nigeria, Mozambique, Pakistan, and India to explore enabling and impeding factors for the CLIP Trial implementation. Qualitative data were collected through participant observation, document review, focus group discussion and in-depth interviews with diverse groups of community members, key informants at community level, healthcare providers, and policy makers. Quantitative data were collected through health facility assessments, self-administered community health worker surveys, and household demographic and health surveillance. RESULTS: Refer to CLIP Trial feasibility publications in the current and/or forthcoming supplement. CONCLUSIONS: Feasibility assessments for community level interventions, particularly those involving task-shifting across diverse regions, require an appropriate theoretical framework and careful selection of research methods. The use of qualitative and quantitative methods increased the data richness to better understand the community contexts. TRIAL REGISTRATION: NCT01911494.
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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 | 0,107 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».