Improving access to emergency obstetric care in underserved rural Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the results of improving availability of, and access to emergency obstetric care (EmOC) services in underserved rural Tanzania. Design Prospective cohort study Settings Rural Tanzania Methods Forty two associate clinicians from five health centres were trained in teams for three months in emergency obstetric care and anaesthesia. Two health centres were unexposed to the intervention and served as controls. Following training, virtual teleconsultation, quarterly on-site supportive supervision and continuous mentorship were implemented to reinforce skills and knowledge. Main outcome measures Proportion of all births in emergency obstetric care facilities, met need for EmOC and case fatality rate. Results The met need for EmOC increased significantly from 45% (459/1,025) at baseline (July 2014 – June 2016) to 119% (2,010/1,691) during the intervention period (Jul 2016 – June 2019). The met need for EmOC in the control group also increased from 53% (95% CI 49%-58%) to 77% (95% CI 74%-80%). Forty maternal deaths occurred during the baseline and intervention periods in the control and intervention health centres. The direct obstetric case fatality rate decreased slightly from 1.5% (95% CI 0.6%–3.1%) to 1.1% (95% CI 0.7%–1.6%) in the intervention group and from 3.3% (95% CI 1.2%–7.0%) to 0.8% (95% CI 0.2%–1.7%) in the control group. Conclusions When EmOC services are made available the proportion of obstetric complications treated in the facilities increases. However, the effort to scale up EmOC services in underserved rural areas should be accompanied by strategies to reinforce skills and the referral system.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».