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Enregistrement W4317851371 · doi:10.1371/journal.pgph.0001512

A Type II hybrid effectiveness-implementation study of an integrated CHW intervention to address maternal healthcare in rural Nepal

2023· article· en· W4317851371 sur OpenAlexfundno aff
Aparna Tiwari, Aradhana Thapa, Nandini Choudhury, Rekha Khatri, Sabitri Sapkota, Wan‐Ju Wu, Scott Halliday, David Citrin, Ryan Schwarz, Duncan Maru, Hari Jung Rayamazi, Rashmi Paudel, Laxman Datt Bhatt, Ved Bhandari, Nutan Marasini, Sonu Khadka, Bhawana Bogati, Sita Saud, Yashoda Kumari Bhat Kshetri, Aasha Bhatta, Kshitiz Rana Magar, Ramesh Shrestha, Ranjana Kafle, Roshan Poudel, Samiksha Gautam, Indira Basnett, Goma Niroula Shrestha, Isha Nirola, Samrachana Adhikari, Poshan Thapa, Lal Bahadur Kunwar, Sheela Maru

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIH Office of the DirectorNational Institutes of HealthNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchGrand Challenges CanadaUnited States Agency for International Development
Mots-clésChildbirthMedicinePsychological interventionContext (archaeology)Integrated Management of Childhood IllnessIntervention (counseling)Poisson regressionHealth carePostnatal CareNursingHealth facilityFamily medicineEnvironmental healthPregnancyPopulationPrimary health careGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skilled care during pregnancy, childbirth, and postpartum is essential to prevent adverse maternal health outcomes, yet utilization of care remains low in many resource-limited countries, including Nepal. Community health workers (CHWs) can mitigate health system challenges and geographical barriers to achieving universal health coverage. Gaps remain, however, in understanding whether evidence-based interventions delivered by CHWs, closely aligned with WHO recommendations, are effective in Nepal's context. We conducted a type II hybrid effectiveness-implementation, mixed-methods study in two rural districts in Nepal to evaluate the effectiveness and the implementation of an evidence-based integrated maternal and child health intervention delivered by CHWs, using a mobile application. The intervention was implemented stepwise over four years (2014-2018), with 65 CHWs enrolling 30,785 families. We performed a mixed-effects Poisson regression to assess institutional birth rate (IBR) pre-and post-intervention. We used the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework to evaluate the implementation during and after the study completion. There was an average 30% increase in IBR post-intervention, adjusting for confounding variables (p<0.0001). Study enrollment showed 35% of families identified as dalit, janjati, or other castes. About 78-89% of postpartum women received at least one CHW-counseled home visit within 60 days of childbirth. Ten (53% of planned) municipalities adopted the intervention during the study period. Implementation fidelity, measured by median counseled home visits, improved with intervention time. The intervention was institutionalized beyond the study period and expanded to four additional hubs, albeit with adjustments in management and supervision. Mechanisms of intervention impact include increased knowledge, timely referrals, and longitudinal CHW interaction. Full-time, supervised, and trained CHWs delivering evidence-based integrated care appears to be effective in improving maternal healthcare in rural Nepal. This study contributes to the growing body of evidence on the role of community health workers in achieving universal health coverage.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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