Effects of a community health worker delivered intervention on maternal depressive symptoms in rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Maternal depression affects one in four women in sub-Saharan Africa, yet evidence on effective and scalable interventions is limited. Our objective was to evaluate the effect of a community health worker (CHW) delivered home visit responsive stimulation, health and nutrition intervention, and conditional cash transfers (CCTs) for antenatal care and child growth monitoring attendance on maternal depressive symptoms. We conducted a cluster-randomized controlled trial in 12 villages in rural Ifakara, Tanzania (September 2017 to May 2019). Study villages were randomly assigned to one of three arms: (1) CHW, (2) CHW + CCT and (3) Control. Pregnant women and mothers with a child <12 months were enrolled. Maternal depressive symptoms were assessed using a Tanzanian-adapted version of the Hopkins Symptoms Checklist-25 (HSCL-25) after 18 months of follow-up. We used linear mixed-effects models to estimate intervention effects on HSCL-25 scores. Results showed that the CHW intervention significantly reduced HSCL-25 scores as compared with control [unadjusted mean difference (MD) -0.31, 95% confidence interval (CI) -0.47, -0.15]. The CHW + CCT intervention also appeared to lower HSCL-25 scores (MD -0.17, 95% CI -0.33, -0.01), but results were not statistically significant. Our findings showed that a low-intensity CHW-delivered home visit responsive stimulation, health and nutrition intervention, which did not explicitly aim to improve mental health, reduced maternal depressive symptoms, though the precise mechanisms of action remain unknown. CCTs for antenatal care and child growth monitoring appeared to provide limited to no additional benefit. Community-based integrated interventions that broadly consider maternal and child health, development and well-being have the potential to promote maternal mental health in rural Tanzania and similar settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».