What the percentage of births in facilities does not measure: readiness for emergency obstetric care and referral in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Increases in facility deliveries in sub-Saharan Africa have not yielded expected declines in maternal mortality, raising concerns about the quality of care provided in facilities. The readiness of facilities at different health system levels to provide both emergency obstetric and newborn care (EmONC) as well as referral is unknown. We describe this combined readiness by facility level and region in Senegal. Methods: For this cross-sectional study, we used data from nine Demographic and Health Surveys between 1992 and 2017 in Senegal to describe trends in location of births over time. We used data from the 2017 Service Provision Assessment to describe EmONC and emergency referral readiness across facility levels in the public system, where 94% of facility births occur. A national global positioning system facility census was used to map access from lower-level facilities to the nearest facility performing caesareans. Results: Births in facilities increased from 47% in 1992 to 80% in 2016, driven by births in lower-level health posts, where half of facility births now occur. Caesarean rates in rural areas more than doubled but only to 3.7%, indicating minor improvements in EmONC access. Only 9% of health posts had full readiness for basic EmONC, and 62% had adequate referral readiness (vehicle on-site or telephone and vehicle access elsewhere). Although public facilities accounted for three-quarters of all births in 2016, only 16% of such births occurred in facilities able to provide adequate combined readiness for EmONC and referral. Conclusions: Our findings imply that many lower-level public facilities-the most common place of birth in Senegal-are unable to treat or refer women with obstetric complications, especially in rural areas. In light of rising lower-level facility births in Senegal and elsewhere, improvements in EmONC and referral readiness are urgently needed to accelerate reductions in maternal and perinatal mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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)
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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 ».