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Enregistrement W4404893973 · doi:10.2196/58577

Improving Access to and Delivery of Maternal Health Care Services to Prevent Postpartum Hemorrhage in Selected States in Nigeria: Human-Centered Design Study

2024· article· en· W4404893973 sur OpenAlexvenueno aff
Bosun Tijani, Uchenna Igbokwe, Temi Filani, Adefemi Adewemimo, Lola Ameyan, Martins Iyekekpolor, Steven Karera, Olatunji Oluyide, Emmanuela Ezike, Temidayo Akinreni, Obruche Sophia Ogefere, Victor Adetimilehin, Valentine Chidozie Amasiatu, Chukwunonso Nwaokorie, Naanma Kangkum, Olufunke Fasawe, Eric Aigbogun

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintPostpartum haemorrhageHealth careHealthcare deliveryBusinessMedicineNursingObstetricsPregnancyEconomic growthComputer scienceWorld Wide WebEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A significant cause of postpartum hemorrhage (PPH) is access to and delivery of maternal health care services. Several multisectoral strategies have been deployed to address the challenges with little success, thereby necessitating the use of human-centered design (HCD) to enhance health care delivery, particularly in PPH management. Objective: This study aims to develop facility-level solutions for optimizing uterotonic supply chain systems and health service delivery in PPH management through an HCD approach in selected Nigerian states. Methods: The research used a four-phase HCD methodology: (1) co-research, (2) co-design, (3) co-refinement, and (4) implementation. However, this paper focused on the first 3 phases. In the co-research phase, 203 interviews were conducted, involving 80 pregnant women and nursing mothers, 97 health care workers, and 26 key stakeholders. Additionally, 33 sites were observed across a 3-level continuum of care. Interviews and focus group discussions revealed insights into the distribution of health workers and observed PPH cases, alongside knowledge and administration of uterotonics. Data analysis was carried out using three key steps: (1) identifying key themes from the collected data, (2) developing insight statements that encapsulate these themes, and (3) translating each insight statement into actionable design opportunities. Results: About 150 ideas were produced and translated into 12 solution prototypes in the co-design phase. Progressive refinement following feedback from 140 stakeholders led to the selection of three final solutions: (1) implementing a referral linkage system to improve the transportation of pregnant women to nearby health facilities, (2) increasing demand for antenatal care services among pregnant women and their families, and (3) delivering a comprehensive uterotonic logistics management program for streamlined uterotonic storage and management. Conclusions: This approach aligns with global health trends advocating for HCD integration in health care programming and aims to empower local champions to drive sustainable improvements in maternal health outcomes. Judicious implementation of the developed prototypes across the states can strengthen clinical care and potentially reduce maternal health service delivery gaps.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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