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Enregistrement W4386751308 · doi:10.2196/49578

Facility-Based Audit System With Integrated Community Engagement to Improve Maternal and Perinatal Health Outcomes in Rural Pakistan: Protocol for a Mixed Methods Implementation Study

2023· article· en· W4386751308 sur OpenAlexvenueno aff
Zahid Memon, Wardah Ahmed, Shah Muhammad, Sajid Soofi, Shanti Chohan, Arjumand Rizvi, Paul Barach, Zulfiqar A Bhutta

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésAuditMedicineHealth facilityGovernment (linguistics)Public healthHealth careCommunity healthEnvironmental healthNursingBusinessPopulationPolitical scienceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal and newborn mortality in Pakistan remains as a major public health challenge. Pakistan faces significant infrastructure challenges and inadequate access to quality health care, exacerbated by sociocultural factors. Facility-based audit systems coupled with community engagement are key elements in achieving improved health system performance. We describe an implementation approach adapted from the World Health Organization audit cycle in real-world settings, with a plan to scale-up through mixed methods evaluation plan. OBJECTIVE: This study aims to implement a locally acceptable and relevant audit system and evaluate its feasibility within the rural health system of Pakistan for scale-up. METHODS: The implementation of the audit system comprises six phases: (1) identify facility and community leadership through consultative meetings with government district health offices, (2) establish the audit committee under the supervision of district health officer, (3) initiate audit with ongoing community engagement, (4) train the audit committee members, (5) launch the World Health Organization audit cycle (monthly meetings), and (6) quarterly review and refresher training. Data from all deliveries, live births, maternal deaths, maternal near misses, stillbirths, and neonatal deaths will be identified and recorded from four sources: (1) secondary-level care rural health facilities, (2) lady health workers' registers, (3) community representatives, and (4) project routine survey team. Concurrent quantitative and qualitative data will be drawn from case assessments, process analysis, and recommendations as components of iterative improvement cycles during the project. Outcomes will be the geographic distribution of mortality to measure the reach, proportion of facilities initiated to implement an audit system for measuring the adoption, proportion of audit committees with community representation, and proportion of audit committee members' sharing feedback regularly to measure acceptability and feasibility. In addition, outcomes of effectiveness will be measured based on data recording and reporting trends, identified modifiable factors for mortality and morbidity as underpinned by the Three Delays framework. Qualitative data will be analyzed based on perceived facilitators, barriers, and lessons learned for policy implications. Results will be summarized in frequencies and percentages and triangulated by the project team. Data will be analyzed using Stata (version 16; StataCorp) and NVivo (Lumivero) software. RESULTS: The study will be implemented for 20 months, followed by an additional 4-month period for follow-up. Initial results will be presented to the district health office and the District Health Program Management Team Meeting in the districts. CONCLUSIONS: This study will generate evidence about the feasibility and potential scale-up of a facility-based mortality audit system with integrated community engagement in rural Pakistan. Audit committees will complete the feedback loop linking health care providers, community representatives, and district health officials (policy makers). This implementation approach will serve decision makers in improving maternal and perinatal health outcomes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/49578.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,006

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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