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Enregistrement W4295454555 · doi:10.1080/16549716.2021.2006469

Measuring Quality of Maternal, Neonatal, Child, Reproductive Health and Nutrition Care with tools developed by the RADAR project and tested in Sub Saharan Africa

2022· article· en· W4295454555 sur OpenAlexfundno aff
Melissa A. Marx, Emily Frost, Elizabeth Hazel, Diwakar Mohan

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésReproductive healthMaternal healthMedicineQuality (philosophy)Environmental healthChild healthPediatricsPopulationHealth services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing coverage of evidence-based maternal, neonatal, child, reproductive health and nutrition (MNCRHN) programs in low- and middle-income countries has coincided with dramatic improvements in health despite variable quality of implementation. Comprehensive evaluation to inform program improvement requires standardized but adaptable tools, which the Real Accountability, Data Analysis for Results (RADAR) project has developed. To inform selection of tools and methods packages ('packages') to measure program quality of care (QoC), we documented experiences testing the packages, which were developed and adapted based on global and local expertise, and pre- and pilot-testing. We conducted cross-sectional studies in 2018-2019 on the quality of 1) integrated community case management, 2) counseling on maternal, infant, and young child feeding, 3) intrapartum care, and 4) family planning counseling in Mali, Mozambique, Tanzania, and Malawi. Herein we describe package performance and highlight experiences that inform their selection and use. Direct observation packages provided high-quality, immediately applicable results but they required specialized expertise, in-person collection, adequate patient volume, reasonable wait times, and unambiguously 'correct' provision of care. General satisfaction questions from exit interview packages produced unvaryingly positive responses despite variable observed quality of care. Variation increased when questions were more targeted, but findings on caregiver and client's recall of recommendations were more actionable. When interactive, clinical vignettes can capture knowledge of clinical care. But for conditions that can be simulated, like provision of family planning counseling, we could capture provider practice from simulated clients. Clinicians could more easily demonstrate tactile aspects of intrapartum care using observed structured clinical examinations, but this method required storage and transport of the required mannequins. Based on our findings we recommend ten questions upon which evaluators can base package selection. Findings from these packages inform programs and, in the context of comprehensive program evaluation enable us to link programs with impact.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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