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Enregistrement W4403757979 · doi:10.1101/2024.10.24.24316071

Impact of the training, support and access model (TSAM) on patient health outcomes in Rwanda: controlled longitudinal study

2024· preprint· en· W4403757979 sur OpenAlexaff
Celestin Hategeka, Larry D. Lynd, Cynthia Kenyon, Anaclet Ngabonzima, Isaac Luginaah, David F. Cechetto, Michael R. Law

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Longitudinal studyLongitudinal dataMedicinePsychologyDemographyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Achieving maternal and newborn health (MNH) related Sustainable Development Goal targets will require high-quality health systems in low– and middle-income countries. While over 90% of deliveries in Rwanda take place in health facilities, maternal and neonatal mortality rates remain high. In an effort to bolster quality of care provided to women and newborns to ultimately reduce morbidity and mortality, the Training, Support and Access Model (TSAM) clinical mentorship was established in 10 district hospitals in Rwanda in 2017. We evaluated the impact of the TSAM clinical mentorship intervention on maternal and newborn health outcomes. We used monthly time series data from the DHIS2-enabled Rwanda health management information system from February 2014 to February 2020 to assess the impact of the TSAM intervention on outcomes of care for MNH in intervention hospitals relative to concurrent control hospitals. Using a controlled quasi-experimental interrupted time series analysis, we estimated changes in rates of inpatient mortality and morbidity for MNH associated with the implementation of the TSAM clinical mentorship. The study cohort included 25 hospitals (10 TSAM hospitals and 15 control hospitals) that collectively reported 339,850 hospital deliveries and 94,584 neonatal hospital admissions. We found that the implementation of the TSAM clinical mentorship intervention was associated with a two-years reduction of 84% in the obstetrical complication case fatality rate, 32% in hospital neonatal mortality rate, 30% in postpartum hemorrhage incidence rate, and 48% in neonatal asphyxia incidence rate in TSAM hospitals relative to control hospitals. However, the stillbirth rate did not decline following the TSAM intervention. We found that a quality improvement strategy that employed continuous quality improvement approaches using onsite clinical mentorship of health providers along with involvement of health facility leadership to facilitate the improvement was associated with improvements in MNH in Rwanda. Our findings provide evidence that can justify the scale up of TSAM across the country and potentially in other similar settings. Summary box What is already known? Poor quality of healthcare is currently a bigger driver of excess maternal and neonatal mortality than under-utilization of health facilities in many low– and middle-income countries (LMICs). Achieving maternal and newborn health related Sustainable Development Goal targets will require high-quality health systems in LMICs. What does this study add? The Training, Support and Access Model (TSAM) clinical mentorship implemented in 10 Rwandan district hospitals to bolster quality of care provided to women and newborns was associated with a reduction in in-hospital maternal and newborn deaths. However, the (intrapartum) stillbirth rate did not decline following the TSAM intervention. The TSAM intervention was associated with a significant decline in in-hospital maternal and neonatal morbidity (e.g., incidence of postpartum hemorrhage and neonatal asphyxia). What do the new findings imply? Employing continuous quality improvement approaches using onsite clinical mentorship of health providers along with involvement of health facility leadership to facilitate the improvement can be an effective strategy to improve maternal and newborn health outcomes. Quasi-experimental methods leveraging routine health information systems data can be useful to study impact of health system improvement interventions in low-resource settings.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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Résumé présentoui

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