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Enregistrement W4243070694 · doi:10.21203/rs.3.rs-93204/v1

Maternal and Child Health Implementation Research in Mozambique: Effective Community Interventions to Promote Sexual and Reproductive Health

2020· preprint· en· W4243070694 sur OpenAlexafffundabout
Paulo Pires, Martins Mupueleque, David Zakus, Jaibo Mucufo, Ahmed Abdirazak, Cynthia Macaringue, Ronald Siemens, Celso Belo

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésReproductive healthPsychological interventionSexual and reproductive health and rightsPsychologyChild healthPolitical scienceEconomic growthGender studiesEnvironmental healthSociologyMedicineReproductive rightsFamily medicinePsychiatryEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: High maternal and neonatal mortality rates in Mozambique, are due to adolescent pregnancies, difficulties in accessing health services, traditional constraints, and gender inequalities. An implementation research project, Alert Community to Prepared Hospital in Natikiri, Nampula, Mozambique was developed to reduce maternal and new-born mortality. From 2016 to 2020, it implemented activities to improve population knowledge and function in sexual and reproductive health, and to enable community participation in maternal health services. In this paper we will assess and discuss the impact of community participation on improving sexual and reproductive health.Methods: Implementation research with community intervention and programmed mid-term evaluations, using mixed methods research, with descriptive quantitative surveys and qualitative focus groups discussions and interviews, applied from 2017 to 2020. Local health committees, traditional birth attendants, traditional healers and local leadership all participated: trained in sexual and reproductive health and participated in radio discussion groups; community and hospital members of the co-management committee enabled local programming. Maternal and child health indicators were evaluated with health unit’s operational data. Quantitative data were captured in Microsoft Office Excel, analysed with SPSS21 to find frequency, percentage, mean and standard deviation; qualitative data registered in Word was analysed with NVIVO. This research received bioethical approvals from both the Mozambique and Canadian universities and followed Helsinki Declaration recommendations.Results: Comparing changes from 2016 to 2019, the number of health committees operating in Natikiri rose from 7 to 20. Each committee integrated four Family Health Champions, who attained 24738 residents with health education interventions on reproductive health. A theatre group developed dramas about the same key messages, presented in communities. Population access to contraceptives was facilitated, from 42% to 91% in women and from 65% to 90% in men. At Marrere Health Centre, women with four ante-natal visits rose by 185%, and children less than one year of age’ visits 89%; at Marrere General Hospital deliveries rose 60%.Conclusion: Community participation, at all levels of maternal and child health service care continuum, from community to hospital, enhanced with complementary interventions well contextualised, is effective in improving adolescent and adult sexual and reproductive health.Trial registrationThis study was not registered in any data base.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,373 · 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'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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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