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Enregistrement W4393393917 · doi:10.5539/gjhs.v16n4p62

Profiles of Community Care Sites and provider Community Health Workers: A Case study at Gombe Matadi, Kenge and Kisantu Rural Health Zones in the Democratic Republic of Congo

2024· article· en· W4393393917 sur OpenAlexvenueno aff
Jean Mukulukulu Etshumba, Dosithée Ngo Bebe, Jacques Emina, Célestin Nsibu Ndosimao

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyRural communityCommunity health workersHealth careSocioeconomicsRural areaGeographyNursingEnvironmental healthEconomic growthMedicinePolitical scienceHealth servicesSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In sub-Saharan Africa, the DRC is ones of countries with high infant and child mortality. To solve this problem, the Ministry of Public Health has set up a new program: ICCM at the level of Community Care Sites managed by non-health professionals who are provider CHWs to serve Health Areas with difficult access. Since its implementation, there have not yet been many studies that concretely describe the functionality of CCS. To contribute to the extension of CCC in other Rural Health Zones, we conducted a study in 3 RHZ by choosing the Realistic Evaluation Approach to analyze the functionality of CCS in the DRC. METHODS: This is a cross-sectional study which is essentially a case study. Data were collected at the CCS level in these 3 RHZ chosen after multistage random sampling by mixed method (qualitative, quantitative). We used the following techniques: documentary review, direct observation at the CCS level, an in-depth interview with registered nurses and members of the health Zone management team and a survey using quantitative questionnaire with provider CHWs. The conceptual model that we developed is inspired by realist evaluation with an emphasis on Mechanisms. The relationship between the dependent variable (CCS functionality) and the independent variables was proven using Odds Ratio and Multiple Logistic Regression. RESULTS: CCS functionality and provider CHW profile were measured through the standards enacted for CCS implantation. At the significance level (p=0.05) has been in place for 3 years or more increases by 7 times chance that it is functional (OR = 6.7; p = 0.000). Has household been located less than 5 km from CCS increases by 4 times chance that the CCS is functional (OR = 7.04; p = 0.034). Has provider CHW is regularly trained and supervised increases by 10 times chance that the CCS is functional (OR = 10.01; p = 0.031). If provider CHW participate in Community cell animation meetings (OR = 4.34; p = 0.009) and CCS Management is done by CCS Management team increase by 4 times chance that this CCS is functional (OR = 3.6; p = 0.002). Finally, if there is an initiative for funding CCS increases by 8 times CCS functionality (OR = 8.69; p = 0.009). CONCLUSION: CCS are functional in the 3 RHZs. Their organization, establishment and operation are directly linked to the provision of services to populations living mainly in health areas with difficult access, the availability of inputs of three ICCM-C diseases management, namely uncomplicated malaria, diarrhoea and pneumonia as well as building provider community health workers capacity to ensure their management. This study shows an effective contribution of provider CHWs on CCS functionality in health areas with difficult access.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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