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Enregistrement W3119208376 · doi:10.1186/s12884-020-03534-2

Implementation of a referral and expert advice call Center for Maternal and Newborn Care in the resource constrained health system context of the Greater Accra region of Ghana

2021· article· en· W3119208376 sur OpenAlexfundno aff
Ebenezer Oduro‐Mensah, Irène Akua Agyepong, Edith Frimpong, Marjolein Zweekhorst, Linda Vanotoo

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit van AmsterdamInternational Development Research Centre
Mots-clésReferralMedicineContext (archaeology)Medical emergencyIntervention (counseling)Reproductive medicineFamily medicineEmergency medicinePregnancyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Referral and clinical decision-making support are important for reducing delays in reaching and receiving appropriate and quality care. This paper presents analysis of the use of a pilot referral and decision making support call center for mothers and newborns in the Greater Accra region of Ghana, and challenges encountered in implementing such an intervention. METHODS: We analyzed longitudinal time series data from routine records of the call center over the first 33 months of its operation in Excel. RESULTS: During the first seventeen months of operation, the Information Communication Technology (ICT) platform was provided by the private telecommunication network MTN. The focus of the referral system was on maternal and newborn care. In this first phase, a total of 372 calls were handled by the center. 93% of the calls were requests for referral assistance (87% obstetric and 6% neonatal). The most frequent clinical reasons for maternal referral were prolonged labor (25%), hypertensive diseases in pregnancy (17%) and post-partum hemorrhage (7%). Birth asphyxia (58%) was the most common reason for neonatal referral. Inadequate bed space in referral facilities resulted in only 81% of referrals securing beds. The national ambulance service was able to handle only 61% of the requests for assistance with transportation because of its resource challenges. Resources could only be mobilized for the recurrent cost of running the center for 12 h (8.00 pm - 8.00 am) daily. During the second phase of the intervention we switched the use of the ICT platform to a free government platform operated by the National Security. In the next sixteen-month period when the focus was expanded to include all clinical cases, 390 calls were received with 51% being for medical emergency referrals and 30% for obstetrics and gynaecology emergencies. Request for bed space was honoured in 69% of cases. CONCLUSIONS: The call center is a potentially useful and viable M-Health intervention to support referral and clinical decision making in the LMIC context of this study. However, health systems challenges such inadequacy of human resources, unavailability of referral beds, poor health infrastructure, lack of recurrent financing and emergency transportation need to be addressed for optimal functioning.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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