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Enregistrement W3112580914 · doi:10.1136/bmjgh-2020-003370

Improving maternal, newborn and child health outcomes through a community-based women’s health education program: a cluster randomised controlled trial in western Kenya

2020· article· en· W3112580914 sur OpenAlexafffund
Lauren Y. Maldonado, Jeffrey N. Bone, Michael Scanlon, Gertrude Anusu, Sheilah Chelagat, Anjellah Jumah, Justus E. Ikemeri, Julia Songok, Astrid Christoffersen‐Deb, Laura J. Ruhl

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaDuke Global Health Institute, Duke UniversityUniversity of Toronto
Mots-clésCluster randomised controlled trialChild healthCluster (spacecraft)Randomized controlled trialMedicineCommunity healthPublic healthEnvironmental healthFamily medicinePediatricsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Community-based women's health education groups may improve maternal, newborn and child health (MNCH); however, evidence from sub-Saharan Africa is lacking. Chamas for Change (Chamas) is a community health volunteer (CHV)-led, group-based health education programme for pregnant and postpartum women in western Kenya. We evaluated Chamas' effect on facility-based deliveries and other MNCH outcomes. METHODS: We conducted a cluster randomised controlled trial involving 74 community health units in Trans Nzoia County. We included pregnant women who presented to health facilities for their first antenatal care visits by 32 weeks gestation. We randomised clusters 1:1 without stratification or matching; we masked data collectors, investigators and analysts to allocation. Intervention clusters were invited to bimonthly, group-based, CHV-led health lessons (Chamas); control clusters had monthly, individual CHV home visits (standard of care). The primary outcome was facility-based delivery at 12-month follow-up. We conducted an intention-to-treat approach with multilevel logistic regression models using individual-level data. RESULTS: Between 27 November 2017 and 8 March 2018, we enrolled 1920 participants from 37 intervention and 37 control clusters. A total of 1550 (80.7%) participants completed the study with 822 (82.5%) and 728 (78.8%) in the intervention and control arms, respectively. Facility-based deliveries improved in the intervention arm (80.9% vs 73.0%; risk difference (RD) 7.4%, 95% CI 3.0 to 12.5, OR=1.58, 95% CI 0.97 to 2.55, p=0.057). Chamas participants also demonstrated higher rates of 48 hours postpartum visits (RD 15.3%, 95% CI 12.0 to 19.6), exclusive breastfeeding (RD 11.9%, 95% CI 7.2 to 16.9), contraceptive adoption (RD 7.2%, 95% CI 2.6 to 12.9) and infant immunisation completion (RD 15.6%, 95% CI 11.5 to 20.9). CONCLUSION: Chamas participation was associated with significantly improved MNCH outcomes compared with the standard of care. This trial contributes robust data from sub-Saharan Africa to support community-based, women's health education groups for MNCH in resource-limited settings.Trial registration numberNCT03187873.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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