Scaling up Kangaroo Mother Care in Ethiopia and India: a multi-site implementation research study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Kangaroo Mother Care (KMC), prolonged skin-to-skin care of the low birth weight baby with the mother plus exclusive breastfeeding reduces neonatal mortality. Global KMC coverage is low. This study was conducted to develop and evaluate context-adapted implementation models to achieve improved coverage. DESIGN: This study used mixed-methods applying implementation science to develop an adaptable strategy to improve implementation. Formative research informed the initial model which was refined in three iterative cycles. The models included three components: (1) maximising access to KMC-implementing facilities, (2) ensuring KMC initiation and maintenance in facilities and (3) supporting continuation at home postdischarge. PARTICIPANTS: 3804 infants of birth weight under 2000 g who survived the first 3 days, were available in the study area and whose mother resided in the study area. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcomes were coverage of KMC during the 24 hours prior to discharge and at 7 days postdischarge. RESULTS: Key barriers and solutions were identified for scaling up KMC. The resulting implementation model achieved high population-based coverage. KMC initiation reached 68%-86% of infants in Ethiopian sites and 87% in Indian sites. At discharge, KMC was provided to 68% of infants in Ethiopia and 55% in India. At 7 days postdischarge, KMC was provided to 53%-65% of infants in all sites, except Oromia (38%) and Karnataka (36%). CONCLUSIONS: This study shows how high coverage of KMC can be achieved using context-adapted models based on implementation science. They were supported by government leadership, health workers' conviction that KMC is the standard of care, women's and families' acceptance of KMC, and changes in infrastructure, policy, skills and practice. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: ISRCTN12286667; CTRI/2017/07/008988; NCT03098069; NCT03419416; NCT03506698.
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 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 | 0,013 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».