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Enregistrement W2754018041 · doi:10.1186/s12889-017-4758-x

Lay health workers perceptions of an anemia control intervention in Karnataka, India: a qualitative study

2017· article· en· W2754018041 sur OpenAlexaff
Arun S. Shet, Paul Jebaraj, Maya Mascarenhas, Merrick Zwarenstein, Maria Rosaria Galanti, Salla Atkins

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesThe Wellcome Trust DBT India AllianceDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaWellcome Trust
Mots-clésMedicineFocus groupPsychological interventionIntervention (counseling)Implementation researchQualitative researchNursingPublic healthBiostatisticsCluster randomised controlled trialFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lay health workers (LHWs) are increasingly used to complement health services internationally. Their perceptions of the interventions they implement and their experiences in delivering community based interventions in India have been infrequently studied. We developed a novel LHW led intervention to improve anemia cure rates in rural community dwelling children attending village day care centers in South India. Since the intervention is delivered by the village day care center LHW, we sought to understand participating LHWs' acceptance of and perspectives regarding the intervention, particularly in relation to factors affecting daily implementation. METHODS: We conducted a qualitative study alongside a cluster randomized controlled trial evaluating a complex community intervention for childhood anemia control in Karnataka, South India. Focus group discussions (FGDs) were conducted with trained LHWs assigned to deliver the educational intervention. These were complemented by non-participant observations of LHWs delivering the intervention. Transcripts of the FGDs were translated and analyzed using the framework analysis method. RESULTS: Several factors made the intervention acceptable to the LHWs and facilitated its implementation including pre-implementation training modules, intervention simplicity, and ability to incorporate the intervention into the routine work schedule. LHWs felt that the intervention impacted negatively on their preexisting workload. Fluctuating relationships with mothers weakened the LHWs position as providers of the intervention and hampered efficient implementation, despite the LHWs' highly valued position in the community. Modifiable barriers to the successful implementation of this intervention were seen at two levels. At a broader contextual level, hindering factors included the LHW being overburdened, inadequately reimbursed, and receiving insufficient employer support. At the health system level, lack of streamlining of LHW duties, inability of LHWs to diagnose anemia and temporary shortfalls in the availability of iron supplements constituted potentially modifiable barriers. CONCLUSION: This qualitative study identified some of the practical challenges as experienced by LHWs while delivering a community health intervention in India. Methodologically, it highlights the value of qualitative research in understanding implementation of complex community interventions. On the contextual level, the results indicate that efficient delivery of community interventions will require streamlining of LHW workloads and improved health system infrastructure support. TRIAL REGISTRATION: This trial was registered with ISRCTN.com (identifier: ISRCTN68413407 ) on 23 September 2013.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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