Household coverage of Swaziland's national community health worker programme: a cross‐sectional population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To ascertain household coverage achieved by Swaziland's national community health worker (CHW) programme and differences in household coverage across clients' sociodemographic characteristics. METHODS: Household survey from June to September 2015 in two of Swaziland's four administrative regions using two-stage cluster random sampling. Interviewers administered a questionnaire to all household members in 1542 households across 85 census enumeration areas. RESULTS: While the CHW programme aims to cover all households in the country, only 44.5% (95% confidence interval: 38.0% to 51.1%) reported that they had ever been visited by a CHW. In both uni- and multivariable regressions, coverage was negatively associated with household wealth (OR for most vs. least wealthy quartile: 0.30 [0.16 to 0.58], P < 0.001) and education (OR for >secondary schooling vs. no schooling: 0.65 [0.47 to 0.90], P = 0.009), and positively associated with residing in a rural area (OR: 2.95 [1.77 to 4.91], P < 0.001). Coverage varied widely between census enumeration areas. CONCLUSIONS: Swaziland's national CHW programme is falling far short of its coverage goal. To improve coverage, the programme would likely need to recruit additional CHWs and/or assign more households to each CHW. Alternatively, changing the programme's ambitious coverage goal to visiting only certain types of households would likely reduce existing arbitrary differences in coverage between households and communities. This study highlights the need to evaluate and reform large long-standing CHW programmes in sub-Saharan Africa.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».