Exploring the accuracy of self-reported maternal and newborn care in select studies from low and middle-income country settings: do respondent and facility characteristics affect measurement?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate data on the receipt of essential maternal and newborn health interventions is necessary to interpret and address gaps in effective coverage. Validation results of commonly used content and quality of care indicators routinely implemented in international survey programs vary across settings. We assessed how respondent and facility characteristics influenced the accuracy of women's recall of interventions received in the antenatal and postnatal periods. METHODS: We synthesized reporting accuracy using data from a known sample of validation studies conducted in Sub-Saharan Africa and Southeast Asia, which assessed the validity of women's self-report of received antenatal care (ANC) (N = 3 studies, 3,169 participants) and postnatal care (PNC) (N = 5 studies, 2,462 participants) compared to direct observation. For each study, indicator sensitivity and specificity are presented with 95% confidence intervals. Univariate fixed effects and bivariate random effects models were used to examine whether respondent characteristics (e.g., age group, parity, education level), facility quality, or intervention coverage level influenced the accuracy of women's recall of whether interventions were received. RESULTS: Intervention coverage was associated with reporting accuracy across studies for the majority (9 of 12) of PNC indicators. Increasing intervention coverage was associated with poorer specificity for 8 indicators and improved sensitivity for 6 indicators. Reporting accuracy for ANC or PNC indicators did not consistently differ by any other respondent or facility characteristic. CONCLUSIONS: High intervention coverage may contribute to higher false positive reporting (poorer specificity) among women who receive facility-based maternal and newborn care while low intervention coverage may contribute to false negative reporting (lower sensitivity). While replication in other country and facility settings is warranted, results suggest that monitoring efforts should consider the context of care when interpreting national estimates of intervention coverage.
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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 | 0,287 | 0,534 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».