Impact evaluation of the TAMANI project to improve maternal and child health in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Tabora Maternal and Newborn Health Initiative project was a multicomponent intervention to improve maternal and newborn health in the Tabora region of Tanzania. Components included training healthcare providers and community health workers, infrastructure upgrades, and improvements to health management. This study aimed to examine the impact of trainings on four key outcomes: skilled birth attendance, antenatal care, respectful maternity care and patient-provider communication. METHODS: Trainings were delivered sequentially at four time points between 2018 and 2019 in eight districts (two districts at a time). Cross-sectional surveys were administered to a random sample of households in all districts at baseline and after each training wave. Due to practical necessities, the original stepped wedge cluster randomised design of the evaluation was altered mid-programme. Therefore, a difference-in-differences for multiple groups in multiple periods was adopted to compare outcomes in treated districts to not yet treated districts. Risk differences were estimated for the overall average treatment effect on the treated and group/time dynamic effects. RESULTS: Respondents reported 3895 deliveries over the course of the study. The intervention was associated with a 12.9 percentage point increase in skilled birth attendance (95% CI 0.4 to 25.4), which began to increase 4 months after the end of training in each district. There was little evidence of impact on antenatal care visits, respectful treatment during delivery and patient-provider communication. CONCLUSION: Interventions to train local healthcare workers in basic and comprehensive emergency obstetric and newborn care increased skilled birth attendance but had limited impact on other pregnancy-related outcomes.
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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 | 0,015 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».