Where there is no doctor: can volunteer community health workers in rural Uganda provide integrated community case management?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Integrated community case management (iCCM) involves assessment and treatment of common childhood illnesses by community health workers (CHWs). Evaluation of a new Ugandan iCCM program is needed. OBJECTIVES: The objectives of this study were to assess if iCCM by lay volunteer CHWs is feasible and if iCCM would increase proportions of children treated for fever, pneumonia, and diarrhoea in rural Uganda. METHODS: This pre/post study used a quasi-experimental design and non-intervention comparison community. CHWs were selected, trained, and equipped to assess and treat children under five years with signs of the three illnesses. Evaluation included CHW-patient encounter record review plus analysis of pre/post household surveys. RESULTS: 196 iCCM-trained CHWs reported 6,276 sick child assessments (45% fever, 46% pneumonia, 9% diarrhoea). 93% of cases were managed according to algorithm recommendations. Absolute proportions of children receiving treatment significantly increased post-intervention: antimalarial for fever (+24% intervention versus +4% control) and oral rehydration salts/zinc for diarrhoea (+14% intervention versus +1% control). CONCLUSION: In our limited-resource, rural Ugandan setting, iCCM involving lay CHWs was feasible and significantly increased the proportion of young children treated for malaria and diarrhoea.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».