Effective Coverage of Emergency Obstetric and Newborn Care Services in Africa: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This scoping review aimed to map the evidence of effective coverage (EC) of EmONC (Emergency Obstetric and Neonatal Care) services and associated factors in Africa. Methodology: The review used PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews) checklist to select, appraise, and report the findings. We searched four databases (PubMed, Web of Science, Google Scholar, and Scopus) and grey literature published between Jan 01, 2011 - Dec 31, 2020. The search terms included "emergency", "obstetric", "newborn", "effective coverage", and "quality" with Boolean terms, AND and OR. The review was conducted using title, abstract, and full-article screenings. The results were analyzed thematically using NVivo v12 qualitative research data analysis software. Results: Of the 1811 searched studies, 32 met the eligibility criteria for review. The majority of the studies were from East (56.3%) and Western (28.1%) Africa. Most studies were cross-sectional, had targeted health facilities, and combined two or more data collection techniques. The thematic analysis yielded three themes: EmONC service utilization, quality of EmONC service, and factors associated with the quality of EmONC services. The review showed a scarcity of evidence and variations regarding the crude coverage, quality of care, and factors affecting the quality of EmONC services in Africa. Conclusion: The review reported that the utilization of EmONC services was below the WHO-recommended 100% in all studies, though some reported improvements over time. Disparities in EmONC services quality were paramount across studies and contexts. However, the methodological and analytical incongruity across studies brought difficulties in tracing and comparing the progress made in EmONC services utilizations. Registration: This scoping review protocol was first registered on the Open Science Framework (OSF) on Aug 27, 2021 (https://osf.io/khcte/).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».