Quality of reporting and trends of emergency obstetric and neonatal care indicators: an analysis from Tanzania district health information system data between 2016 and 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine health facility data provides the opportunity to monitor progress in quality and uptake of health care continuously. Our study aimed to assess the reliability and usefulness of emergency obstetric care data including temporal and regional variations over the past five years in Tanzania Mainland. METHODS: Data were compiled from the routine monthly district reports compiled as part of the health management information systems for 2016-2020. Key indicators for maternal and neonatal care coverage, emergency obstetric and neonatal complications, and interventions indicators were computed. Assessment on reliability and consistency of reports was conducted and compared with annual rates and proportions over time, across the 26 regions in of Tanzania Mainland and by institutional delivery coverage. RESULTS: Facility reporting was near complete with 98% in 2018-2020. Estimated population coverage of institutional births increased by 10% points from 71.2% to 2016 to 81.7% in 2020 in Tanzania Mainland, driven by increased use of dispensaries and health centres compared to hospitals. This trend was more pronounced in regions with lower institutional birth rates. The Caesarean section rate remained stable at around 10% of institutional births. Trends in the occurrence of complications such as antepartum haemorrhage, premature rupture of membranes, pre-eclampsia, eclampsia or post-partum bleeding were consistent over time but at low levels (1% of institutional births). Prophylactic uterotonics were provided to nearly all births while curative uterotonics were reported to be used in less than 10% of post-partum bleeding and retained placenta cases. CONCLUSION: Our results show a mixed picture in terms of usefulness of the District Health Information System(DHIS2) data. Key indicators of institutional delivery and Caesarean section rates were plausible and provide useful information on regional disparities and trends. However, obstetric complications and several interventions were underreported thus diminishing the usefulness of these data for monitoring. Further research is needed on why complications and interventions to address them are not documented reliably.
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».