Comparing program supervision with an external RADAR evaluation of quality of care in integrated community case management for childhood illnesses in Mali
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many countries have adopted integrated community case management (iCCM) to reduce mortality among children under five years from common childhood illnesses. The 2016-2020 Malian Red Cross iCCM program trained 441 Community Health Workers (CHWs) to treat malaria, pneumonia, diarrhea, and malnutrition for children under five years of age in six districts. Implementation strength and quality of care (QoC) were assessed through the program's supervision function, using the Malian Ministry of Health's system. OBJECTIVE: This paper compares methods and results of program supervision data and an independent evaluation to assess the effectiveness of program implementation and supervision and inform program improvement. It also presents the benefits and limitations of each method. METHOD: . RADAR evaluation data collected in July and August 2018 were compared with program supervision data collected mostly between May and December 2018. RESULTS: The RADAR evaluation provided detailed findings on correct assessment, classification, and treatment per illness, medication type, and dosage. Program supervision combined the findings for all illnesses, medication type, and dosage due to limitations in the data collection process. Six indicators were comparable between both methods. Findings were similar for temperature and mid-upper arm circumference measurements but diverged between program supervision and the RADAR evaluation, respectively, on correct classification for all illnesses (87.1% vs. 65.3%), correct treatment for all illnesses (69.5% vs. 39.8%), correct respiratory rate counting (88.5% vs. 54.7%), and administering the first dose by CHW (75.4% vs. 65.0%). Findings from the RADAR evaluation guided improvements in program supervision. CONCLUSIONS: A robust program supervision system can serve as a credible method to assess QoC. However, a rigorous independent QoC evaluation provides a valuable benchmark to gauge the effectiveness of the supervisory process.
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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 | 0,037 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».