Competency of health workers in detecting and managing gestational hypertension, pre-eclampsia, severe pre-eclampsia and eclampsia during antenatal check-ups in primary care health facilities in Bangladesh: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: To evaluate the competency of trained health workers in detecting and managing hypertensive disorders of pregnancy during routine antenatal check-ups (ANCs) at primary care facilities in Bangladesh. STUDY DESIGN AND SETTINGS: Cross-sectional study; conducted in 26 primary care facilities. OUTCOME MEASURES: Accurate diagnosis of the hypertensive disorders of pregnancy. METHOD: In total 1560 ANC consultations provided by primary health workers, known as Family Welfare Visitors (FWVs), were observed using a structured checklist between October 2017 and February 2018. All consultations were reassessed by study physicians for validation. RESULT: Of the 'true' cases of gestational hypertension (n=32), pre-eclampsia (n=29) and severe pre-eclampsia (n=16), only 3%, 7% and 25%, respectively, were correctly diagnosed by FWVs. Per cent agreement for the diagnosed cases of any hypertensive disorders of pregnancy was 9% and kappa statistics was 0.50 (p value 0.0125). For identification of any hypertensive disorders by FWVs, sensitivity and positive predictive values were 14% and 50%, respectively. There was a moderate positive correlation between the blood pressure measurements taken by FWVs and study physicians. Only 27% of those who had 'some protein' in urine were correctly identified by FWVs. Women diagnosed with any of the hypertensive disorders of pregnancy by FWVs were more likely to be counselled on at least one danger sign of pre-eclampsia (severe headache, blurring of vision and upper abdominal pain) than those without any such diagnosis (41% vs 19%, p value 0.008). All four cases of severe pre-eclampsia diagnosed by FWVs were given a loading dose of intramuscular magnesium sulphate and three among them were referred to a higher facility. CONCLUSION: The FWVs should be appropriately trained on risk assessment of pregnant women with particular emphasis on accurately assessing the diagnostic criteria of hypertensive disorders of pregnancy and its management.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».