Training healthcare workers increases IFA use and adherence: Evidence and cost‐effectiveness analysis from Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Iron and folic acid (IFA) supplementation programmes are important for preventing and controlling anaemia among pregnant women in low- and middle-income countries. However, frontline health care workers often have limited capacity and knowledge, which can compromise such programmes' effectiveness. Between 2012 and 2014, Nutrition International and the Government of Bangladesh implemented a programme intended to increase IFA supplement consumption during pregnancy. The programme provided frontline health care workers with training on the benefits of IFA supplementation, the use of interpersonal communication and health promotion materials during antenatal care visits and health management information systems to track reported adherence to IFA supplementation. Using a quasi-experimental design, this study investigates the programme's effectiveness and cost-effectiveness at increasing IFA supplement consumption and adherence among pregnant women. The difference-in-differences regression analysis comparing outcomes in an intervention and comparison group concluded that the programme increased IFA consumption by an average of 45.05 supplements (P value = 0.018) and increased the share of women that reported adherence to a regime of at least 90 supplements by 40.35 percentage points (P value = 0.020). Knowledge of IFA supplement dosage and benefits also increased among frontline health care workers and pregnant women. The programme cost $47.11 USD (2018) per disability-adjusted life year averted, which is considered highly cost-effective when evaluated against several cost-effectiveness thresholds. This study suggests that the capacity building of frontline health care workers is an effective and cost-effective method of preventing and controlling anaemia among pregnant women in resource-constrained areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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)
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 ».