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Enregistrement W4210920802 · doi:10.29392/001c.30751

Promising practices for adapting and implementing the WHO Safe Childbirth Checklist: case studies from India and Rwanda

2022· article· en· W4210920802 sur OpenAlexaff
Rose L. Molina, Anuradha Pichumani, Eugène Tuyishime, Lauren Bobanski, Katherine Semrau

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistTamilChildbirthMedicineNursingHealth facilityMedical educationBest practicePsychologyPolitical scienceEnvironmental healthPopulationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The World Health Organization (WHO) Safe Childbirth Checklist (SCC) was published in 2015 as a patient safety tool to improve facility-based childbirth care through boosting adherence with essential practices around the major causes of maternal and newborn morbidity and mortality. We brought together partners who led implementation of the SCC in India and Rwanda to: (i) contextualize the findings from surveys and interviews about SCC adaptation and implementation around the world (data published separately) with our partners’ implementation experiences in India and Rwanda, and (ii) identify promising practices for SCC implementation. Methods We identified two partners–one from Tamil Nadu, India and one from Masaka District, Rwanda–to work together in identifying key promising practices regarding the SCC based on their direct experiences and data we collected from other implementers around the world. From June-September 2020, we held 4 virtual design workshops using brainwriting exercises to explore promising practices for adaptation and implementation of the SCC. We consolidated the implementation experiences in India and Rwanda into the WHO SCC Implementation Guide phases of Engage, Launch, and Support, and included two additional phases: Project Design and Evaluation. Results We present two case studies of SCC implementation that demonstrate improved adherence with essential birth practices after implementation of the SCC. Based on the case studies, we developed promising practices according to five implementation stages: Project Design, Engage, Launch, Support, and Evaluation. Clarifying the purpose and users of the tool, applying human-centered design principles, and developing evaluation plans for the specified purpose were some promising practices that emerged. Conclusions Our partnership with direct implementers of the SCC yielded important insights about how to adapt, implement, evaluate, and sustain use of the Checklist. Such partnerships are critical in building an evidence base for promising practices regarding SCC implementation around the world.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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