Design and implementation of a health systems strengthening approach to improve health and nutrition of pregnant women and newborns in Ethiopia, Kenya, Niger, and Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Maternal and neonatal mortality are unacceptably high in developing countries. Essential nutrition interventions contribute to reducing this mortality burden, although nutrition is poorly integrated into health systems. Universal health coverage is an essential prerequisite to decreasing mortality indices. However, provision and utilization of nutrition and health services for pregnant women and their newborns are poor and the potential for improvement is limited where health systems are weak. The Community-Based Maternal and Neonatal Health and Nutrition project was established as a set of demonstration projects in 4 countries in Africa with varied health system contexts where there were barriers to safe maternal health care at individual, community and facility levels. We selected project designs based on the need, context, and policies under consideration. A theory driven approach to programme implementation and evaluation was used involving developing of contextual project logic models that linked inputs to address gaps in quality and uptake of antenatal care; essential nutrition actions in antenatal care, delivery, and postnatal care; delivery with skilled and trained birth attendant; and postnatal care to outcomes related to improvements in maternal health service utilization and reduction in maternal and neonatal morbidity and mortality. Routine monitoring and impact evaluations were included in the design. The objective of this paper is to describe the rationale and methods used in setting up a multi-country study that aimed at designing the key maternal and neonatal health interventions and identifying indicators related to inputs, outcomes, and impact that were measured to track change associated with our interventions.
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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 | 0,025 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».