Tackling equitable coverage and quality of care for neonates in hospitals: a pre-post assessment on asphyxia interventions in Mesoamerica
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intrapartum-related hypoxic events, or birth asphyxia, causes one-fourth of neonatal deaths globally and in Mesoamerica. Multidimensional care for asphyxia must be implemented to ensure timely and effective care of newborns. Salud Mesoamérica Initiative (SMI) is a performance-based program seeking to improve maternal and child health for low-income areas of Central America. Our objective was to assess the impact of SMI on neonatal asphyxia care in health centers and hospitals in the region. METHODS: A pre-post design. Two hundred forty-eight cases of asphyxia were randomly selected from medical records at baseline (2011-2013) and at second-phase follow-up (2017-2018) in Mexico (state of Chiapas), Honduras, Nicaragua, and Guatemala as part of the SMI Initiative evaluation. A facility survey was conducted to assess quality of health care and the management of asphyxia. The primary outcome was coverage of multidimensional care for the management of asphyxia, consisting of a skilled provider presence at birth, immediate assessment, initial stabilization, and appropriate resuscitation measures of the newborn. Data were analyzed using multivariable logistic regression. RESULTS: Management of asphyxia improved significantly after SMI. Proper care of asphyxia in intervention areas was better (OR = 2.4; 95% CI = 1.3-4.6) compared to baseline. Additionally, multidimensional care was significantly higher in Honduras (OR = 4.0; 95% CI = 1.4-12.0) than in Mexico. Of the four multidimensional care components, resuscitation showed the greatest progress by follow-up (65.7%) compared to baseline (38.7%). CONCLUSION: SMI improved the care for neonatal asphyxia management across all levels of health care in all countries. Our findings show that proper training and adequate supplies can improve health outcomes in low-income communities. SMI provides a model for improving health care in other settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».