Community Level Youth-Led Interventions to Improve Maternal-Neonatal Outcomes in Low- and Middle-Income Countries: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. On a global scale, women and childbearing people and neonates continue to die from preventable causes related to pregnancy or childbirth. Sustained and accelerated efforts are critical to improve maternal and neonatal health and well-being. Globally, youth are a growing population and have strength in their numbers. Youth are critical, key drivers of change in their communities. Young people hold the potential to affect positive change, and their meaningful engagement is important to improving maternal health and well-being in low- and middle-income countries. Objectives. To assess the effects of community level youth-led interventions for improving maternal-neonatal health and well-being compared with no interventions or another intervention. Methods. We will undertake a literature search that is comprehensive, complete, and exhaustive. This will include databases such as MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library, as well as a grey literature search. In our systematic review, we will include experimental studies evaluating maternal-neonatal health and well-being associated with or because of the implementation of community level youth-led interventions. Participants will include women and childbearing people (of any age) during antepartum, intrapartum, and postpartum periods (up to 42 days postpartum). We will examine all interventions addressing and targeting maternal-neonatal health and well-being that are youth-led and community-based and aimed at the members of the community. Our comparators will be no intervention or another intervention. Our primary outcomes are maternal deaths and neonatal deaths. Our review will include only studies in low- and middle-income countries conducted in urban or rural areas. Ethics and Dissemination. Ethics approval is not required as we will use secondary data that is publicly available. There are no active participants in our study. We will involve key stakeholders and experts in maternal-neonatal health regarding dissemination and knowledge mobilization strategies. Our findings will be disseminated as an open access publication, be presented publicly, and defended as part of a doctoral thesis. This trial is registered with CRD42021288798.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».