MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210830766 · doi:10.29392/001c.30750

Factors contributing to neonatal mortality reduction in three regions in Ghana: a mixed-methods study using the Lives Saved (LiST) modelling tool

2022· article· en· W4210830766 sur OpenAlexfundno aff
Emma Sacks, Kwame S. Sakyi, Prince Owusu, Catherine Ohrt, Lydia Ademuwagun, Kristin Watkoske, Celeste Zabel, Amos Laar, Mufaro Kanyangarara

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaBrown University
Mots-clésPsychological interventionInfant mortalityMedicineHealth facilityNeonatal mortalityEnvironmental healthChild mortalityGovernment (linguistics)GeographyDemographyPopulationNursingHealth servicesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Ghana had significant reductions in neonatal mortality during the Millennium Development Goal (MDG) era. Few studies have attempted to identify the interventions, programs and policies that contributed to this progress. To understand the underlying factors which contributed to the reduction in neonatal mortality and to inform strategies to reach the Sustainable Development Goal (SDG) target to end preventable neonatal deaths, we conducted a mixed-methods study in the Northern, Upper West, and Volta Regions of Ghana. Methods The quantitative component consisted of an analysis of trends in coverage of key neonatal health interventions using subnational data from the Ghana Demographic and Health Surveys (DHS) and the Multiple Indicator Cluster Surveys (MICS). The Lives Saved Tool (LiST) was used to assess the contribution of various neonatal health interventions which resulted in reductions in neonatal mortality. Qualitative in-depth interviews (N=38) were conducted with government health officials, health workers, staff from non-government organizations, and community leaders, including traditional birth attendants and local chiefs from the Northern Region of Ghana. Findings Multiple interventions and contextual factors contributed to declines in the neonatal mortality rate (NMR) in all three regions. The Volta and Upper West Regions improved labor and delivery management practices which accounted for approximately one-third of the decline in NMR. The Northern Region had a substantial decline in NMR; the greatest proportion of the decline was attributed to control and management of infections in newborns (sepsis and pneumonia). Qualitative interviews suggest that improvements in neonatal survival were achieved through the prioritization of neonatal health at community-based health planning (CHPS) compounds and the development of a national-level strategic plan, coupled with neonatal health-related training for health workers. The establishment of neonatal intensive care units and strong partnership with local leaders and women’s groups to increase facility births and promote clean birth practices were also considered important. Conclusions The strategies that supported the reductions span from national-level policy intervention to facility-based quality improvement, to community level engagement. These strategies can be continued, strengthened, and scaled to improve neonatal survival in the SDG era.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global Health ReportsMême sujetGlobal Maternal and Child HealthTravaux en français237 207