Community based sensitization to address maternal and child health problems in tribal population of India
Notice bibliographique
Résumé
Background: India fights with substantial maternal and child health (MCH) concerns, accounting about one quarter of the global burden of maternal and childhood mortality. The current study was tried to assess the impact of community partnerships between medical students, community stakeholders (TBAs and local tribal girls) and general community members on their awareness levels about MCH care and services.Methods: a community-based pilot interventional study was conducted at one of the rural blocks of Maharashtra state of India. Of 120, sixty (50%) first year undergraduate MBBS medical students (intervention group) posted at two months rural healthcare training programme’ participated in preparing MCH related health education material (HEM) in local language. Similarly local tribal girls, TBAs and general community people were trained about MCH and their knowledge levels were assessed.Results: Pre and post training assessment scores of participants (students, TBAs, tribal girls and general people) indicated significant (p<0.05) differences in their knowledge about MCH. The used approach of community collaborations in this study upgraded the knowledge of stakeholders (TBAs, tribal girls) and common tribal people about basic aspects of MCH and associated welfare schemes. The study also reported positive attitudes of all participants about an intervention.Conclusions: Productive and synergistic community partnerships can be created among health care providers, community health workers and other stakeholders to ensure commitment and engagement towards positive health.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».