How strong are Malawi’s family planning programs for adolescent and adult women? Results of a national assessment of implementation strength conducted by Malawi’s National Evaluation Platform
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the strength of implementation of family planning programs targeting youth (15-24) in Malawi with a specific focus on youth and the Youth-Friendly Health Services program. METHODS: We conducted 9781 mobile phone interviews with facility in-Charge Nurses and health workers (health facility workers, health surveillance assistants [HSAs] and community-based distribution agent [CBDAs]) who provide family planning (FP) services across the 28 districts. Responses were entered in tablet using Open Data Kit. They were summarized and presented using R, Stata (College Station, TX, USA, StatsReport, JHU, Baltimore, MD, USA) and ArcView GIS (ESRI, Redlands, CA, USA). RESULTS: Availability of key products was a challenge across all health worker types as only 39% of health facilities, 29% of HSAs and 45% of CBDAs had all the FP methods they are supposed to provide on the day of the interview. About 50% of health workers were supervised within past 90 days preceding the study. Despite most facilities saying that they provide youth friendly health services, youth-specific FP guidelines or protocols were not available in 43% of facilities that provide these services and only 33% of facilities had special rooms and 58% have special days for youth. CONCLUSIONS: The commodity supply system needs to ensure that all facilities and workers have a consistent supply of all contraceptive methods. Government and program implementers should ensure availability of all FP guidelines and information, education, communication materials at all service delivery points and facilitate creation of special rooms or days for youth.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».