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Enregistrement W4386918057 · doi:10.1371/journal.pone.0291696

Unpacking the challenges of fragmentation in community-based maternal newborn and child health and health system in rural Ethiopia: A qualitative study

2023· article· en· W4386918057 sur OpenAlexaff
Akalewold T. Gebremeskel, Ogochukwu Udenigwe, Josephine Etowa, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBundesministerium für GesundheitWorld Health Organization
Mots-clésThematic analysisQualitative researchFocus groupStakeholderPublic healthQualitative propertyHealth policyCommunity healthEmpowermentHealth facilityMedicineNursingEconomic growthPublic relationsEnvironmental healthPopulationSociologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In Ethiopia, country-wide community-based primary health programs have been in effect for about two decades. Despite the program's significant contribution to advancing Maternal Newborn and Child Health (MNCH), Ethiopia's maternal and child mortality is still one of the highest in the world. The aim of this manuscript is to critically examine the multifaceted fragmentation challenges of Ethiopia's Community Health Workers (CHWs) program to deliver optimum MNCH and build a resilient community health system. METHODS: We conducted a qualitative case study in West Shewa Zone, rural Ethiopia. A purposive sampling technique was used to recruit participants. Data sources were two focus group discussions with sixteen CHWs, twelve key informant interviews with multilevel public health policy actors, and a policy document review related to the CHW program to triangulate the findings. Thematic analysis of the qualitative data was conducted. The World Health Organization's health systems framework and socio-ecological model guided the data collection, analysis, and interpretation. RESULTS: The CHWs program has been an extended arm of Ethiopia's primary health system and has contributed to improved health outcomes. However, the program has been facing unique systemic challenges that stem from the fragmentation of health finance; medical and equipment supply; working and living infrastructures; CHWs empowerment and motivation, monitoring, supervision, and information; coordination and governance; and community and stakeholder engagement. The ongoing COVID-19 and volatile political and security issues are exacerbating these fragmentation challenges. CONCLUSION: This study emphasized the gap between the macro (national) level policy and the challenge during implementation at the micro (district)level. Fragmentation is a blind spot for the community-based health system in rural Ethiopia. We argue that the fragmentation challenges of the community health program are exacerbating the fragility of the health system and fragmentation of MNCH health outcomes. This is a threat to sustain the MNCH outcome gains, the realization of national health goals, and the resilience of the primary health system in rural Ethiopia. We recommend that beyond the current business-as-usual approach, it is important to emphasize an evidence-based and systemic fragmentation monitoring and responsive approach and to better understand the complexity of the community-based health system fragmentation challenges to sustain and achieve better health outcomes. The challenges can be addressed through the adoption of transformative and innovative approaches including capitalizing on multi-stakeholder engagement and health in all policies in the framework of co-production.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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