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Enregistrement W4284974758 · doi:10.1371/journal.pone.0271282

Scale up and strengthening of comprehensive emergency obstetric and newborn care in Tanzania

2022· article· en· W4284974758 sur OpenAlexafffund
Angelo Nyamtema, John C. LeBlanc, Godfrey Mtey, Gail Tomblin Murphy, Elias Kweyamba, Janet Bulemela, Allan Shayo, Zabron Abel, Omary Kilume, Heather Scott, Janet Rigby

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGlobal Affairs CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésTanzaniaScale (ratio)MedicineMedical emergencyEnvironmental healthEmergency medicineGeographyEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Tanzania, inadequate access to comprehensive emergency obstetric and newborn care (CEmONC) services is the major bottleneck for perinatal care and results in high maternal and perinatal mortality. From 2015 to 2019, the Accessing Safe Deliveries in Tanzania project was implemented to study how to improve access to CEmONC services in underserved rural areas. METHODS: A five-year longitudinal cohort study was implemented in seven health centres (HCs) and 21 satellite dispensaries in Morogoro region. Five of the health centres received CEmONC interventions and two served as controls. Forty-two associate clinicians from the intervention HCs were trained in teams for three months in CEmONC and anaesthesia. Managers of 20 intervention facilities, members of the district and regional health management teams were trained in leadership and management. Regular supportive supervision was conducted. RESULTS: Interventions resulted in improved responsibility and accountability among managers. In intervention HCs, the mean monthly deliveries increased from 183 (95% CI 174-191) at baseline (July 2014 -June 2016) to 358 (95% CI 328-390) during the intervention period (July 2016 -June 2019). The referral rate to district hospitals in intervention HCs decreased from 6.0% (262/4,392) with 95% CI 5.3-6.7 at baseline to 4.0% (516/12,918) with 95% CI 3.7-4.3 during the intervention period while it increased in the control group from 0.8% (48/5,709) to 1.5% (168/11,233). The obstetric case fatality rate decreased slightly from 1.5% (95% CI 0.6-3.1) at baseline to 1.1% (95% CI 0.7-1.6) during the intervention period (not statistically significant). Active engagement strategies and training in leadership and management resulted in uptake and improvement of CEmONC and anaesthesia curricula, and contributed to scale up of CEmONC at health centre level in the country. CONCLUSIONS: Integration of leadership and managerial capacity building, with CEmONC-specific interventions was associated with health systems strengthening and improved quality of services.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
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