Postnatal home visitation: Lessons from country programs operating at scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Newborn mortality remains unacceptably high in many countries. Postnatal home visits (PNHVs) have been endorsed as a strategy for delivery of postnatal care (PNC) to reduce newborn mortality as well as to improve maternal outcomes. This paper reports on a review of coverage-related performance of such programs implemented at scale through government health services in Bangladesh, Ethiopia, Ghana, India, Indonesia, Malawi, Myanmar, Nepal, Pakistan, Rwanda, Sri Lanka and Uganda. METHODS: We undertook a multi-country, mixed-method program review and used available survey and administrative data and key informant interviews to characterize performance of postnatal home visitation programs. In results presented in this paper, we have relied primarily on population-based surveys, notably Demographic and Health Surveys and Multi-Indicator Cluster Surveys. In addition, based on key informant interviews, we sought to understand the implementation challenges experienced delivering PNHVs, as well as responses to those challenges, in order to provide useful insights to countries to design home visitation programming when they can meet requirements for effective delivery at scale - and to identify other options when they cannot. RESULTS: Contact coverage of PNC within 48 hours of birth following home birth (the group most prioritized in these programs) is below 10% in most of the countries reviewed; in no country does it exceed 20%. Most country programs have been unable to achieve PNHV contact coverage that would have any meaningful impact on newborn or maternal mortality. Country responses to disappointing performance have varied: some continued programming unchanged, some suspended attempts to provide PNHVs, and others modified their strategies for providing postnatal care (PNC). CONCLUSIONS: Policymakers and program managers need to consider seriously context and local feasibility when determining whether and how to use a strategy like PNHVs. At the global level, we need more than evidence of effectiveness (as determined through proof-of-concept trials) as a basis for formulating recommendations for how governments should provide services. We must also give serious attention to what can be learned from experience implementing at scale and place greater importance on feasibility of implementation in the real world.
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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 | 0,028 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».