Understanding key drivers of performance in the provision of maternal health services in eastern cape, South Africa: a systems analysis using group model building
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Eastern Cape Province reports among the poorest health service indicators in South Africa with some of its districts standing out as worst performing as regards maternal health indicators. To understand key drivers and outcomes of this underperformance and to explore whether a participatory analysis could deepen action-oriented understanding among stakeholders, a study was conducted in one of the chronically poorly performing districts. METHODS: The study used a systems analysis approach to understand the drivers and outcomes affecting maternal health in the district in order to identify key leverage points for addressing the situation. The approach included semi-structured interviews with a total of 24 individuals consisting health system managers at various levels, health facility staff and patients. This was followed by a participatory group model building exercise with 23 key stakeholders to analyze system factors and their interrelationships affecting maternal health in the district using rich pictures and interrelationship diagraphs (IRDs) and finally the development of causal loop diagrams (CLDs). RESULTS: The stakeholders were able to unpack the complex ways in which factors were interrelated in contributing to poor maternal health performance and identified the feedback loops which resulted in the situation being intractable, suggesting strategies for sustainable improvement. Quality of leadership was shown to have a pervasive influence on overall system performance by linking to numerous factors and feedback loops, including staff motivation and capacity building. Staff motivation was linked to quality of care in turn influencing patient attendance and feeding back into staff motivation through its impact on workload. Without attention to workload, patient waiting times and satisfaction, the impact of improved leadership and staff support on staff competence and attitudes would be diminished. CONCLUSION: Understanding the complex interrelationships of factors in the health system is key to identifying workable solutions especially in the context of chronic health systems challenges. Systems modelling using group model building methods can be an efficient means of supporting stakeholders to recognize valuable resources within the context of a dysfunctional system to strengthen systems performance.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».