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Enregistrement W2806272823 · doi:10.1186/s13012-018-0766-1

Implementation of a community-based intervention in the most rural and remote districts of Zambia: a process evaluation of safe motherhood action groups

2018· article· en· W2806272823 sur OpenAlexfundno aff
Choolwe Jacobs, Charles Michelo, Mosa Moshabela

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAfrican UnionAfrican Union CommissionInternational Development Research Centre
Mots-clésMedicineFocus groupIntervention (counseling)Health services researchHealth administrationCommunity healthReferralQualitative researchNursingHealth carePublic healthRural healthHealth facilityHealth informaticsHealth policyRural areaEnvironmental healthPopulationEconomic growthHealth servicesBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A community-based intervention known as Safe Motherhood Action Groups (SMAGs) was implemented to increase coverage of maternal and neonatal health (MNH) services among the poorest and most remote populations in Zambia. While the outcome evaluation demonstrated statistically significant improvement in the MNH indicators, targets for key indicators were not achieved, and reasons for this shortfall were not known. This study was aimed at understanding why the targeted key indicators for MNH services were not achieved. METHODS: A process evaluation, in accordance with the Medical Research Council (MRC) framework, was conducted in two selected rural districts of Zambia using qualitative approaches. Focus group discussions were conducted with SMAGs, volunteer community health workers, and mothers and in-depth interviews with healthcare providers. Content analysis was done. RESULTS: We found that SMAGs implemented much of the intervention as was intended, particularly in the area of women's education and referral to health facilities for skilled MNH services. The SMAGs went beyond their prescribed roles to assist women with household chores and personal problems and used their own resources to enhance the success of the intervention. Deficiencies in the intervention were reported and included poor ongoing support, inadequate supplies and lack of effective transportation such as bicycles needed for the SMAGs to facilitate their work. Factors external to the intervention, such as inadequacy of health services and skilled healthcare providers in facilities where SMAGs referred mothers and poor geographical access, may have led SMAGs to engage in the unintended role of conducting deliveries, thus compromising the outcome of the intervention. CONCLUSION: We found evidence suggesting that although SMAGs continue to play pivotal roles in contribution towards accelerated coverage of MNH services among hard-to-reach populations, they are unable to meet some of the critical sets of MNH service-targeted indicators. The complexities of the implementation mechanisms coupled with the presence of setting specific socio-cultural and geographical contextual factors could partially explain this failure. This suggests a need for innovating existing implementation strategies so as to help SMAGs and any other community health system champions to effectively respond to MNH needs of most-at-risk women and promote universal health coverage targeting hard-to-reach groups.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,403 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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