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Enregistrement W3214376197 · doi:10.2196/33076

Assessing Determinants of Programmatic Performance of Community Management of Malaria, Pneumonia, and Diarrhea in Children in Africa: Protocol and Data Collection for a Mixed Methods Evaluation of Integrated Community Case Management

2021· article· en· W3214376197 sur OpenAlexvenueno aff
Aliya Karim, Don de Savigny, Jean Serge Ngaima, Daniel Mäusezahl, Daniel Cobos Muñoz, Antoinette Tshefu

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonitoring and evaluationFocus groupData collectionMedicineProgram evaluationReferralPsychological interventionHealth facilityProtocol (science)AccountabilityQualitative propertyService delivery frameworkIntervention (counseling)Health careEnvironmental healthNursingPopulationBusinessService (business)Economic growthComputer scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Integrated community case management (iCCM) is a child health program designed to provide integrated community-based care for children with pneumonia, malaria, or diarrhea in hard-to-reach areas of low- and middle-income countries. The foundation of the intervention is service delivery by community health workers (CHWs) who depend on reliable provision of drugs and supplies, consistent supervision, comprehensive training, and community acceptance and participation to perform optimally. The effectiveness of the program may also depend on a number of other elements, including an enabling policy environment, financing mechanisms from the national to the local level, data transmission systems, and appropriate monitoring and evaluation. The extent to which these factors act upon each other to influence the effectiveness and viability of iCCM is both variable and challenging to assess, especially across different implementation contexts. OBJECTIVE: In this paper, we describe a mixed methods systems-based study protocol to assess the programmatic components of iCCM that are associated with intervention effectiveness and report preliminary results of data collection. METHODS: This protocol uses a mixed qualitative and quantitative study design based on a systems thinking approach within four iCCM programs in Malawi, Democratic Republic of the Congo, and Niger State and Abia State in Nigeria. Routine monitoring data are collected to determine intervention effectiveness, namely testing, treatment, and referral outcomes. Surveys with CHWs, supervisors, and caregivers are performed to collect quantitative data on their demographics, activities, and experiences within the program and how these relate to the areas of intervention effectiveness. Focus group discussions are conducted with these stakeholders as well as local traditional leaders to contextualize these data. Key informant interviews are undertaken with national- and district-level program stakeholders and officers knowledgeable in critical program processes. RESULTS: We performed 3836 surveys and 45 focus group discussions of 379 participants with CHWs, supervisors, caregivers, and traditional leaders, as well as 120 key informant interviews with district- and national-level program managers, health officers, and ministry officials. Policy and program documents were additionally collected for review. CONCLUSIONS: We expect that evidence from this study will inform child health programs and practice in low- and middle-income settings as well as future policy development within the iCCM intervention. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/33076.

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)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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