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Enregistrement W2762651753 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-203

208: Can Volunteer Community Health Workers in Rural Uganda Provide Integrated Community Case Management?

2014· article· en· W2762651753 sur OpenAlexaff
JL Brenner, Celestine Barigye, Samuel Maling, Jerome Kabakyenga, Alberto Nettel‐Aguirre, Denise Buchner, TK Yomuhangi, K. A. Wotton, Natukwatsa Amon, Nalini Singhal

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiarrheaIntervention (counseling)PneumoniaCommunity healthCommunity health workersCommunity-acquired pneumoniaUnder-fiveFamily medicinePediatricsPublic healthEnvironmental healthPopulationNursingHealth servicesInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. To assess whether iCCM by lay volunteer CHWs will affect the proportions of children treated for fever, presumed pneumonia and diarrhea in rural Uganda. A pre and post intervention study used quasi-experimental design and included comparison with a non-intervention community. CHWs in intervention areas received basic CHW training then two CHWs from each village were selected, trained and equipped to assess and treat children under five years old with fever, fast breathing and cough (presumed pneumonia), and diarrhea. Evaluation involved CHW registry analysis, retrospective review of CHW patient encounter records, and analysis of household mother surveys from intervention and control communities before and after iCCM intervention. A total of 196 CHWs (72% female, average age 36 years) received iCCM training and reported 6276 sick child assessments from April–October 2012 (average 4.6 monthly encounters/CHW), classified as 46% presumed pneumonia, 45% fever, and 9% diarrhea. 93% of treatment records were consistent with iCCM algorithm recommendations (96%, 90% and 92% for fever, pneumonia and diarrhea, respectively). Post intervention absolute proportions of children receiving (from any source by maternal report) treatment were significantly increased: antimalarial for fever (+24% intervention versus +4% control) and oral rehydration salts/zinc for diarrhea (+14% intervention versus +1% in control). A higher percentage of children had received antibiotics for pneumonia symptoms in intervention (64%) versus control communities (28%). In our rural Ugandan setting with limited health services, ICCM significantly increased the proportion of young children treated for malaria, pneumonia and diarrhea. ICCM involving lay CHWs is feasible here though more studies are needed to understand if and how iCCM scale up should occur, particularly to remote communities with limited human resources for health.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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