Effectiveness of the facility-based maternal near-miss case reviews in improving maternal and newborn quality of care in low-income and middle-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The maternal near-miss case review (NMCR) has been promoted by WHO as an approach to improve quality of care (QoC) at facility level. This systematic review synthesises evidence on the effectiveness of the NMCR on QoC and maternal and perinatal health outcomes in low-income and middle-income countries (LMICs). METHODS: Studies were searched for in six electronic databases (MEDLINE, Index Medicus, Web of Science, the Cochrane library, Embase, LILACS), with no language restrictions. Two authors independently screened papers and selected them for inclusion and independently extracted data. Maternal mortality was the primary outcome. Secondary outcomes included any outcome informing on any of the six dimensions of QoC: efficacy, safety, efficiency, equity, accessibility and timely care, acceptability and patient-centred care. RESULTS: =39%). A statistically significant reduction in the incidence of uterine rupture, postpartum haemorrhage and maternal sepsis was observed in three out of six studies. Ten studies reporting on maternal care process all showed some significant improvement when measured against predefined standards. All studies reported that the NMCR resulted in some amelioration of the facility structure (physical structure, staffing, equipment, training, organisation of care). Newborn outcomes were overall poorly reported; four studies showed no significant difference in perinatal mortality. Patient satisfaction and equity were also poorly reported. CONCLUSIONS: Policy makers may consider implementing the maternal NMCR cycle approach among strategies aiming at improving QoC and reducing maternal mortality and morbidity in LMIC. Future studies should better document the effectiveness of the NMCR cycle particularly on outcomes reflecting patient-centred care and cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».