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Enregistrement W3131617956 · doi:10.1186/s12939-021-01406-5

Understanding the roles of community health workers in improving perinatal health equity in rural Uttar Pradesh, India: a qualitative study

2021· article· en· W3131617956 sur OpenAlexaff
Andrea Katryn Blanchard, Shahnaz Ansari, Rajni Rajput, Tim Colbourn, Tanja A. J. Houweling, Shajy Isac, John Anthony, Audrey Prost

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesErasmus Universiteit RotterdamUniversity College LondonBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineFocus groupPublic healthThematic analysisHealth careSocial determinants of healthChildbirthHealth equityDisadvantagedQualitative researchEnvironmental healthNursingEconomic growthPregnancyBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite substantial reductions in perinatal deaths (stillbirths and early neonatal deaths), India's perinatal mortality rates remain high, both nationally and in individual states. Rates are highest among disadvantaged socio-economic groups. To address this, India's National Health Mission has trained community health workers called Accredited Social Health Activists (ASHAs) to counsel and support women by visiting them at home before and after childbirth. We conducted a qualitative study to explore the roles of ASHAs' home visits in improving equity in perinatal health between socio-economic position groups in rural Uttar Pradesh (UP), India. METHODS: We conducted social mapping in four villages of two districts in UP, followed by three focus group discussions in each village (12 in total) with ASHAs and women who had recently given birth belonging to 'higher' and 'lower' socio-economic position groups (n = 134 participants). We analysed the data in NVivo and Dedoose using a thematic framework approach. RESULTS: Home visits enabled ASHAs to build trusting relationships with women, offer information about health services, schemes and preventive care, and provide practical support for accessing maternity care. This helped many women and families prepare for birth and motivated them to deliver in health facilities. In particular, ASHAs encouraged women who were poorer, less educated or from lower caste groups to give birth in public Community Health Centres (CHCs). However, women who gave birth at CHCs often experienced insufficient emergency obstetric care, mistreatment from staff, indirect costs, lack of medicines, and referrals to higher-level facilities when complications occurred. Referrals often led to delays and higher fees that placed the greatest burden on families who were considered of lower socio-economic position or living in remote areas, and increased their risk of experiencing perinatal loss. CONCLUSIONS: The study found that ASHAs built relationships, counselled and supported many pregnant women of lower socio-economic positions. Ongoing inequities in health facility births and perinatal mortality were perpetuated by overlapping contextual issues beyond the ASHAs' purview. Supporting ASHAs' integration with community organisations and health system strategies more broadly is needed to address these issues and optimise pathways between equity in intervention coverage, processes and perinatal health outcomes.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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