Promoting responsive care and early learning practices in Northern Ghana: results from a counselling intervention within nutrition and health services
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study assesses change in caregiver practices after integrating responsive care and early learning (RCEL) in nutrition and health services and community platforms in northern Ghana. DESIGN: We trained health facility workers and community health volunteers to deliver RCEL counselling to caregivers of children under 2 years of age through existing health facilities and community groups. We assessed changes in caregivers' RCEL practices before and after the intervention with a household questionnaire and caregiver-child observations. SETTING: The study took place in Sagnarigu, Gushegu, Wa East and Mamprugu-Moagduri districts from April 2022 to March 2023. Study sites included seventy-nine child welfare clinics (CWC) at Ghana Health Service facilities and eighty village savings and loan association (VSLA) groups. PARTICIPANTS: We enrolled 211 adult caregivers in the study sites who had children 0-23 months at baseline and were enrolled in a CWC or a VSLA. RESULTS: We observed improvements in RCEL and infant and young child feeding practices, opportunities for early learning (e.g. access to books and playthings) in the home environment and reductions in parental stress. CONCLUSIONS: This study demonstrates the effectiveness of integrating RCEL content into existing nutrition and health services. The findings can be used to develop, enhance and advocate for policies integrating RCEL into existing services and platforms in Ghana. Future research may explore the relationship between positive changes in caregiver behaviour and improvements in child development outcomes as well as strategies for enhancing paternal engagement in care practices, improving child supervision and ensuring an enabling environment.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».