Using the Implementation Research Logic Model to design and implement community-based management of possible serious bacterial infection during COVID-19 pandemic in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-based treatment of possible serious bacterial infection (PSBI) in young infants, when referral to a hospital is not possible, can result in high treatment coverage and low case fatality. However, in Ethiopia, the coverage of PSBI treatment remains low, worsened by COVID-19. To understand the challenges of delivery of PSBI treatment and design and test adaptative strategies to mitigate the impact of COVID-19 on neonatal mortality, we did implementation research (IR) employing Implementation Research Logic Model (IRLM). In this paper, we describe IRLM application experiences in designing, implementing, and evaluating strategies to improve community-based treatment of PSBI during the COVID-19 pandemic in Ethiopia. METHODS: This IR was conducted between November 2020-April 2022 at Dembecha and Lume woredas of Amhara and Oromia regions, respectively. We employed narrative reviews, formative assessment and facilitated stakeholder engagement to develop the PSBI treatment IRLM to identify barriers, understand the conceptual linkages among determinants, choose implementation strategies, elicit mechanisms, and link to implementation outcomes. In addition, we used the IRLM to structure the capture of emerging implementation challenges and resulting strategy adaptations throughout implementation. RESULTS: This IR identified COVID-19 and multiple pre-existing contextual factors. We designed and implemented implementation strategies to address these challenges. These adaptive strategies were implemented with sufficient strength to maintain the delivery of PSBI services and improve mothers' care-seeking behavior for their sick young infants. The IRLM offers us a clear process and path to prioritize implementation challenges, choose strategies informed by mechanisms of action, and where the adaptive implementation of community-based management of PSBI would lead to high-implementation fidelity and change in mother behavior to seek care for their sick young infants. The IRLM was also an effective tool for stakeholder engagement, easily explained and used to structure discussion and decision-making during co-design meetings. CONCLUSIONS: The use of the IRLM helps us to specify the conceptual links between the implementation challenges, strategies, mechanisms of action, and outcomes to explore the complex community-based management of PSBI during complex contexts to improve high-fidelity implementation and integration of PSBI treatment in the primary healthcare delivery systems through active engagement of stakeholders.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,087 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».