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Enregistrement W2789710955 · doi:10.2196/resprot.8721

Safety, Quality, and Acceptability of Contraceptive Subdermal Implant Provision by Community Health Extension Workers Versus Nurses and Midwives in Nigeria: Protocol for a Quasi-Experimental, Noninferiority Study

2018· article· en· W2789710955 sur OpenAlexvenueno aff
Kate Reiss, Suzanne Penfold, Olalere Alabi, Moazzam Ali, Kristen Hopkins, Thoại D. Ngô, Kingsley Odogwu, Megan Douthwaite, Onoriode Ezire, Uko Udoh, Effiom Effiom, Erik Munroe

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Health and Contraception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDanish International Development AgencyWorld Health OrganizationDepartment for International DevelopmentUnited States Agency for International Development
Mots-clésProtocol (science)MedicineQuality (philosophy)NursingFamily medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As part of its Family Planning 2020 commitment, the Nigerian government is aiming for a contraceptive prevalence rate of 36% by 2018, and in 2014, approved a policy to allow community health extension workers (CHEWs), in addition to doctors, nurses, and midwives, to provide contraceptive subdermal implants. There is a lack of rigorous evidence on the safety of long-acting reversible contraceptive provision, such as implants, among lower cadres of health providers. OBJECTIVE: This study aimed to compare implant provision by CHEWs versus nurses and midwives up to 14 days post insertion. METHODS: The quasi-experimental, noninferiority study will take place in public sector facilities in Kaduna and Ondo States. In each state, we will select 60 facilities, and from these, we will select a total of 30 nurses and midwives and 30 CHEWs to participate. Selected providers will be trained to provide implant services. Once trained, providers will recruit a minimum of 8125 women aged between 18 and 49 years who request and are eligible for an implant, following comprehensive family planning counseling. During implant insertion, providers will record data about the process and any adverse events, and 14 days post insertion, providers will ask 4410 clients about adverse events arising from the implant. Supervisors will observe 792 implant insertions to assess service provision quality and ask clients about their satisfaction with the procedure. We will conclude noninferiority if the CI for the difference in the proportion of adverse events between CHEWs and nurses and midwives on the day of insertion or 14 days post insertion lies to the right of -2%. RESULTS: In September and October 2015, we trained 60 CHEWs and a total of 60 nurses and midwives from 12 local government areas (LGAs) in Kaduna and 23 LGAs in Ondo. Recruitment took place between November 2015 and December 2016. Data analysis is being finalized, and results are expected in March 2018. CONCLUSIONS: The strength of this study is having a standard care (nurse and midwife provision) group with which CHEW provision can be compared. The intervention builds on existing training and supervision procedures, which increases the sustainability and scalability of CHEW implant provision. Important limitations include the lack of randomization due to nurses and midwives in Nigeria working in separate types of health care facilities compared with CHEWs, and that providers self-assess their own practices. It is unfeasible to observe all procedures independently, and observation may change practice. Although providers will be trained to conduct implant removals, the study time will be too short to reach the sample size required to make noninferiority comparisons for removals. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03088722; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03088722 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6xIHImWvu).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,323
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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