A continuous quality improvement strategy to strengthen screening practices and facilitate the routine use of intravenous iron for treating anaemia in pregnant and postpartum women in Nigeria: a study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy-related anaemia is a public health challenge across Africa. Over 50% of pregnant women in Africa get diagnosed with this condition, and up to 75% of these are caused by iron deficiency. The condition is a significant contributor to the high maternal deaths across the continent and, in particular, Nigeria, which accounts for about 34% of global maternal deaths. Whereas oral iron is the mainstay treatment for pregnancy-related anaemia in Nigeria, this treatment is not very effective given the slow absorption of the medication, and its gastrointestinal adverse effects which lead to poor compliance by women. Intravenous iron is an alternative therapy which can rapidly replenish iron stores, but fears of anaphylactic reactions, as well as several misconceptions, have inhibited its routine use. Newer and safer intravenous iron formulations, such as ferric carboxymaltose, present an opportunity to overcome some concerns relating to adherence. Routine use of this formulation will, however, require addressing misconceptions and systemic barriers to adoption in the continuum of care of obstetric women from screening to treatment. This study aims to test the options to strengthen routine screening for anaemia during and immediately after pregnancy, as well as evaluate and improve conditions necessary to deliver ferric carboxymaltose to pregnant and postpartum women with moderate to severe anaemia. METHODS: This study will be conducted in a cluster of six health facilities in Lagos State, Nigeria. The study will employ continuous quality improvement through the Diagnose-Intervene-Verify-Adjust framework and Tanahashi's model for health system evaluation to identify and improve systemic bottlenecks to the adoption and implementation of the intervention. Participatory Action Research will be employed to engage health system actors, health services users, and other stakeholders to facilitate change. Evaluation will be guided by the consolidated framework for implementation research and the normalisation process theory. DISCUSSION: We expect the study to evolve transferable knowledge on barriers and facilitators to the routine use of intravenous iron that will inform scale-up across Nigeria, as well as the adoption of the intervention and strategies in other countries across Africa.
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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 | 0,058 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».