Évaluation de la qualité des services de santé maternelle et néonatale en Guinée-Conakry et au Togo
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The quality of mother and child healthcare remains a challenge for low and middle income countries. Quality interventions that allow a reduction of maternal and infantile mortality require the services of qualified personnel. The objective of this study is to present the results of analysis of the status of human healthcare resources and the quality of healthcare (technical, interpersonal, organisational) they provide to mothers and neonates in Guinea and Togo. METHODS: Data were derived from Guinea and Togo case studies with embedded levels of analysis. Participants were: maternal and neonatal health care resources (MNCHR), health care beneficiaries, community members. Data collection methods comprised: observations of MNHCR clinical practice; interviews (beneficiaries, health care establishment and educational institution personnel); and focus groups (men, women, community leaders, students). Analysis consisted of qualitative analysis of the content of interviews and focus groups and quantitative analysis of quality scores. RESULTS: The observations revealed a low level of health care quality for all criteria. Non-technical quality varied according to: the health establishment and level of experience, the MNHCR qualifications, specialisation and basic training. Geographic and financial accessibility, maternal and neonatal health care personnel capacities, continuity and extent of their services are unsatisfactory. CONCLUSION: Recommendations target the establishment of public policies to reinforce MNHCR capacities, standard to define their practice, and organisation and work environment. Conclusions could be used as benchmarks for other countries from Sub-Saharan Africa.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».