Learning from changes concurrent with implementing a complex and dynamic intervention to improve urban maternal and perinatal health in Dar es Salaam, Tanzania, 2011-2019
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rapid urbanisation in Dar es Salaam, the main commercial hub in Tanzania, has resulted in congested health facilities, poor quality care, and unacceptably high facility-based maternal and perinatal mortality. Using a participatory approach, the Dar es Salaam regional government in partnership with a non-governmental organisation, Comprehensive Community Based Rehabilitation in Tanzania, implemented a complex, dynamic intervention to improve the quality of care and survival during pregnancy and childbirth. The intervention was rolled out in 22 public health facilities, accounting for 60% of the city's facility births. METHODS: Multiple intervention components addressed gaps across the maternal and perinatal continuum of care (training, infrastructure, routine data quality strengthening and utilisation). Quality of care was measured with the Standards-Based Management and Recognition tool. Temporal trends from 2011 to 2019 in routinely collected, high-quality data on facility utilisation and facility-based maternal and perinatal mortality were analysed. RESULTS: Significant improvements were observed in the 22 health facilities: 41% decongestion in the three most overcrowded hospitals and comparable increase in use of lower level facilities, sixfold increase in quality of care, and overall reductions in facility-based maternal mortality ratio (47%) and stillbirth rate (19%). CONCLUSIONS: This collaborative, multipartner, multilevel real-world implementation, led by the local government, leveraged structures in place to strengthen the urban health system and was sustained through a decade. As depicted in the theory of change, it is highly plausible that this complex intervention with the mediators and confounders contributed to improved distribution of workload, quality of maternity care and survival at birth.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».