Effectiveness of upgraded maternity waiting homes and local leader training in improving institutional births among women in the Jimma zone, Ethiopia: study protocol for a cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethiopia is one of the ten countries in the world that together account for almost 60% of all maternal deaths. Recent reductions in maternal mortality have been seen, yet just 26% of women who gave birth in Ethiopia in 2016 reported doing so at a health facility. Maternity waiting homes (MWHs) have been introduced to overcome geographical and financial barriers to institutional births but there is no conclusive evidence as to their effectiveness. We aim to evaluate the effects of upgraded MWHs and local leader training in increasing institutional births in the Jimma zone of Ethiopia. METHODS: A parallel, three-arm, stratified, cluster-randomized controlled trial design is being employed to evaluate intervention effects on institutional births, which is the primary outcome. Trial arms are: (1) upgraded MWH + religious/community leader training; (2) leader training alone; and (3) standard care. Twenty-four primary health care unit catchment areas (clusters) have been randomized and 3840 women of reproductive age who had a pregnancy outcome (livebirth, stillbirth or abortion) are being randomly recruited for each survey round. Outcome assessments will be made using repeat cross-sectional surveys at baseline and 24 months postintervention. An intention to treat approach will be used and the primary outcome analysed using generalized linear mixed models with a random effect for cluster and time. A cost-effectiveness analysis will also be conducted from a societal perspective. DISCUSSION: This is one of the first trials to evaluate the effectiveness of upgraded MWHs and will provide much needed evidence to policy makers about aspects of functionality and the community engagement required as they scale-up this programme in Ethiopia. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrial.gov, NCT03299491. Retrospectively registered on 3 October 2017.
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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 | 0,031 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».