Home visits versus fixed-site care by community health workers and child survival: a cluster-randomized trial, Mali
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To test the effect of proactive home visits by trained community health workers (CHWs) on child survival. Methods: We conducted a two arm, parallel, unmasked cluster-randomized trial in 137 village-clusters in rural Mali. From February 2017 to January 2020, 31 761 children enrolled at the trial start or at birth. Village-clusters received either primary care services by CHWs providing regular home visits (intervention) or by CHWs providing care at a fixed site (control). In both arms, user fees were removed and primary health centres received staffing and infrastructure improvements before trial start. Using lifetime birth histories from women aged 15-49 years surveyed annually, we estimated incidence rate ratios (IRR) for intention-to-treat and per-protocol effects on under-five mortality using Poisson regression models. Findings: Over three years, we observed 52 970 person-years (27 332 in intervention arm; 25 638 in control arm). During the trial, 909 children in the intervention arm and 827 children in the control arm died. The under-five mortality rate declined from 142.8 (95% CI: 133.3-152.9) to 56.7 (95% CI: 48.5-66.4) deaths per 1000 live births in the intervention arm; and from 154.3 (95% CI: 144.3-164.9) to 54.9 (95% CI: 45.2-64.5) deaths per 1000 live births in the control arm. Intention-to-treat (IRR: 1.02; 95% CI: 0.88-1.19) and per-protocol estimates (IRR: 1.01; 95% CI: 0.87-1.18) showed no difference between study arms. Conclusion: Though proactive home visits did not reduce under-five mortality, system-strengthening measures may have contributed to the decline in under-five mortality in both arms.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».