Home visits by community health workers for pregnant mothers and newborns: coverage plateau in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home visits by community health workers (CHWs) during pregnancy and soon after delivery are recommended to improve newborn survival. However, as the roles of CHWs expand, there are concerns regarding the capacity of community health systems to deliver high effective coverage of home visits. The WHO's Rapid Access Expansion (RAcE) program supported the Malawi Ministry of Health to align their Community-Based Maternal and Newborn Care (CBMNC) package with the latest WHO guidelines and to implement and evaluate the feasibility and coverage of home visits in Ntcheu district. METHODS: A population-based survey of 150 households in Ntcheu district was conducted in July-August 2016 after approximately 10 months of CBMNC implementation. Thirty clusters were selected proportional-to-size using the most recent census. In selected clusters, five households with mothers of children under six months of age were randomly selected for interview. The Health Surveillance Assistants (HSAs) providing community-based services to the same clusters were purposively selected for a structured interview and register review. RESULTS: = 0.00). Most HSAs had the necessary equipment and supplies and were active in CBMNC: 83.9% (95% CI = 70.2%-97.6%) of HSAs had pregnancy home visits and 77.4% (95% CI = 61.8%-93.0%) had postnatal home visits documented in their registers for the previous three months. CONCLUSIONS: We found low coverage of home visits during pregnancy and soon after delivery in a well-supported program delivery environment. Most HSAs were conducting home visits, but not at the level needed to reach high coverage. These findings were similar to previous studies, calling into question the feasibility of the current visitation schedule. It is time to re-align the CBMNC package with what the existing platform can deliver and identify strategies to better support HSAs to implement home visits to those who would benefit most.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».