Exploring gestational age, and birth weight assessment in Thatta district, Sindh, Pakistan: Healthcare providers’ knowledge, practices, perceived barriers, and the potential of a mobile app for identifying preterm and low birth weight
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Reliable methods for identifying prematurity and low birth weight (LBW) are crucial to ending preventable deaths in newborns. This study explored healthcare providers' (HCPs) knowledge, practice, perceived barriers in assessing gestational age and birth weight and their referral methods for preterm and LBW infants. The study additionally assessed the potential of using a mobile app for the identification and referral decision of preterm and LBW. METHODS: This qualitative descriptive study was conducted in Thatta District, Sindh, Pakistan. Participants, including doctors, nurses, lady health visitors, and midwives, were purposefully selected from a district headquarter hospital, and private providers in the catchment area of Global Network's Maternal and Newborn Health Registry (MNHR). Interviews were conducted using an interview guide after obtaining written informed consent. Audio recordings of the interviews were transcribed and analyzed using NVIVO® software with an inductive approach. RESULTS: The HCPs had extensive knowledge about antenatal and postnatal methods for assessing gestational age. They expressed a preference for antenatal ultrasound due to the perceived accuracy, though accept practical barriers including workload, machine malfunctions, and cost. Postnatal assessment using the Ballard score was only undertaken sparingly due to insufficient training and subjectivity. All HCPs preferred electronic weighing scales for birth weight Barriers encountered included weighing scale calibration and battery issues. There was variation in the definition of prematurity and LBW, leading to delays in referral. Limited resources, inadequate education, and negative parent past experiences were barriers to referral. Foot length measurements were not currently being used. While mobile apps are felt to have potential, unreliable electricity supply and internet connectivity are barriers. CONCLUSION: The HCPs in this study were knowledgeable in terms of potential tools, but acknowledged the logistical and parental barriers to implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».