MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3093895598 · doi:10.21203/rs.2.11585/v2

Promoting positive maternal, newborn, and child health behaviors through a group-based health education and microfinance program: a prospective matched cohort study in western Kenya

2020· preprint· en· W3093895598 sur OpenAlexaff
Lauren Y. Maldonado, Julia Songok, John W. Snelgrove, Christian B. Ochieng, Sheilah Chelagat, Justus E. Ikemeri, Monica A. Okwanyi, Donald C. Cole, Laura J. Ruhl, Astrid Christoffersen‐Deb

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoAlberta Health ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofinanceCohortProspective cohort studyChild healthMedicineGroup (periodic table)PsychologySocioeconomicsEconomic growthPolitical scienceEnvironmental healthPediatricsSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: We launched Chamas for Change (Chamas), a group-based health education and microfinance program for pregnant women and their infants, to address inequities contributing to high rates of maternal and neonatal mortality in western Kenya. In this prospective matched cohort study, we evaluated the association between Chamas participation and uptake of evidence-based, maternal, newborn and child health (MNCH) behaviors. Methods: We prospectively compared the uptake of MNCH behaviors between a cohort of Chamas participants and controls matched for age, parity, and prenatal care location. Between October-December 2012, government-sponsored community health volunteers (CHV) recruited pregnant women attending their first antenatal care (ANC) visits at health facilities in Busia County to participate in Chamas . Women enrolled in Chamas agreed to attend bi-monthly group health education and optional microfinance sessions for 12 months. We collected baseline sociodemographic data at study enrollment for each cohort. We used descriptive analyses and adjusted multivariable logistic regression models to compare outcomes across cohorts at 6-12 months postpartum, with α set to 0.05. Results: Compared to controls (n=115), a significantly higher proportion of Chamas participants (n=211) delivered in a facility with a skilled birth attendant (84.4% vs. 50.4%, p<0.001), attended at least four ANC visits (64.0% vs. 37.4%, p<0·001), exclusively breastfed to six months (82.0% vs. 47.0%, p<0·001), and received a CHV home visit within 48 hours postpartum (75.8% vs. 38.3%, p<0·001). In our adjusted models, Chamas participants were nearly five times as likely as controls to deliver in a health facility (OR 5.07, 95% CI 2.74-9.36, p<0.001). Though not statistically significant, Chamas participants experienced a lower proportion of stillbirths (0.9% vs. 5.2%), miscarriages (5.2% vs. 7.8%), infant deaths (2.8% vs. 3.4%), and maternal deaths (0.9% vs. 1.7%) compared to controls. Our sensitivity analyses revealed no significant difference in the odds of facility delivery based on microfinance participation. Conclusions: Chamas participation was associated with increased practice of evidence-based MNCH health behaviors among pregnant women in western Kenya. Our findings demonstrate this program’s potential to achieve population-level MNCH benefits; however, a larger study is needed to validate this observed effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetGlobal Maternal and Child Health→Travaux en français237 207→