An Analysis of the Quality of New-Born Health Services in Nampula, Mozambique.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background New-born morbidity and mortality are high in Africa, including Mozambique. One important factor to reduce this public health burden is ensuring the frequency and quality of new-born visits, with the availability of efficient, timely, patient centred care. To contribute to the reduction of new-born mortality rate in Nampula, the Lúrio University and the University of Saskatchewan, carried out an implementation research project which included training activities for health professionals in maternal and child health care. We planned a mid-project evaluation, to assess the impact of health professionals training on the quality of services at Marrere Health Centre. Methods Quantitative study, applying two cross-sectional surveys about new-born visits service quality. The first surveys were conducted after two health professionals’ training sessions and the other after five more sessions. The samples of carers of infants up to 28 days of age in Marrere Health Centre, were calculated considering the average number of post-partum visits per month (47 in 2018, with a margin of error of 10% and a confidence interval of 90 %, 134 in 2019, with a margin of error of 5% and a confidence interval of 95%). The individual surveys used a five-point Likert scale and were entered into REDCap , and analysed to assess frequency, percentage, mean and standard deviation. This research was approved by the bioethics committees at Lúrio University and at the University of Saskatchewan. Results 188 child carers were surveyed at Marrere Health Centre, about new-born services quality. Most areas showed no improvement. Positive improvements were a 48% increase in health professionals encouraging mothers to share any difficulties during the patient encounter, a 31% increase in encouraging mothers to have a person of their choice to accompany them during labour, suggesting a traditional birth attendant (97%). Many shortcomings persisted in practices of introducing themselves, communication with patients, privacy, and confidentiality. Conclusion The quality of care at Marrere Health Centre did not improve and health professionals are not practising according to the protocol. Reviewing health professionals learning approach, developing continuous capacity building, would be the next best steps to improve quality of new-born centred care. Trial registration This study was not registered in any data base.
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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 | 0,043 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».