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Enregistrement W4210256353 · doi:10.1186/s12884-022-04408-5

Improving health care facility birth rates in Rorya District, Tanzania: a multiple baseline trial

2022· article· en· W4210256353 sur OpenAlexafffund
Gail Webber, Bwire Chirangi, Nyamusi Magatti, Ranjeeta Mallick, Monica Taljaard

Notice bibliographique

RevueBMC Pregnancy and Childbirth · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésMedicineTanzaniaHealth facilityReproductive medicineDemographyPsychological interventionChildbirthLogistic regressionPregnancyPopulationEnvironmental healthNursingSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rates of maternal mortality and morbidity in Africa remain unacceptably high, as many women deliver at home, without access to skilled birth attendants and life-saving medications. In rural Tanzania, women face significant barriers accessing health care facilities for their deliveries. METHODS: From January 2017 to February 2019 we conducted a multiple baseline (interrupted time series) trial within the four divisions of Rorya District, Tanzania. We collected baseline data, then sequentially introduced a complex intervention in each of the divisions, in randomized order, over 3 month intervals. We allowed for a 6 month transition period to avoid contamination between the pre- and post-intervention periods. The intervention included using community health workers to educate about safe delivery, distribution of birth kits with misoprostol, and a transport subsidy for women living a distance from the health care facility. The primary outcome was the health facility birth rate, while the secondary outcomes were the rates of antenatal and postpartum care and postpartum hemorrhage. Outcomes were analyzed using fixed effects segmented logistic regression, adjusting for age, marital status, education, and parity. Maternal and baby morbidity/mortality were analyzed descriptively. RESULTS: We analyzed data from 9565 pregnant women (2634 before and 6913 after the intervention was implemented). Facility births increased from 1892 (71.8%) before to 5895 (85.1%) after implementation of the intervention. After accounting for the secular trend, the intervention was associated with an immediate increase in the odds of facility births (OR = 1.51, 95% CI 1.14 to 2.01, p = 0.0045) as well as a small gradual effect (OR = 1.03 per month, 95% CI 1.00 to 1.07, p = 0.0633). For the secondary outcomes, there were no statistically significant immediate changes associated with the intervention. Rates of maternal and baby morbidity/mortality were low and similar between the pre- and post-implementation periods. CONCLUSIONS: Access to health care facilities can be improved through implementation of education of the population by community health workers about the importance of a health care facility birth, provision of birth kits with misoprostol to women in late pregnancy, and access to a transport subsidy for delivery for women living at a distance from the health facility. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT03024905 19/01/2017.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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