Integrating gestational diabetes and type 2 diabetes care into primary health care: Lessons from prevention of mother-to-child transmission of HIV in South Africa - A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implementation of the programmes for the Prevention of Mother to Child Transmission (PMTCT) of Human Immunodeficiency Virus (HIV) into antenatal care over the last three decades could inform implementation of interventions for other health challenges such as gestational diabetes mellitus (GDM). This study assessed PMTCT outcomes, and how GDM screening, care, and type 2 diabetes (T2DM) prevention were integrated into PMTCT in Western Cape (WC), South Africa. METHODS: A convergent mixed methods and triangulation design were used. Content and thematic analysis of PMTCT-related policy documents and of 30 semi-structured interviews with HIV/PMTCT experts, health care workers and women under PMTC diagnosed with GDM complement quantitative longitudinal analysis of PMTCT implementation indicators across the WC for 2012-2017. RESULTS: Provincial PMTCT and Post Natal Care (PNC) documents emphasized the importance of PMTCT, but GDM screening and T2DM prevention were not covered. Data on women with both HIV and GDM were not available and GDM screening was not integrated into PMTCT. Women who attended HIV counselling and testing annually increased at 17.8% (95% CI: 12.9% - 22.0%), while women who delivered under PMTCT increased at 3.1% (95% CI: 0.6% - 5.9%) annually in the WC. All 30 respondents favour integrating GDM screening and T2DM prevention initiatives into PMTCT. CONCLUSION: PMTCT programmes have not yet integrated GDM care. However, Western Cape PMTCT integration experience suggests that antenatal GDM screening and post-partum initiatives for preventing or delaying T2DM can be successfully integrated into PMTCT and primary care.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».