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Enregistrement W4405869906 · doi:10.1136/bmjgh-2023-014940

Cost-effectiveness analysis of proactive home visits compared with site-based community health worker care on antenatal care outcomes in Mali: a cluster-randomised trial

2024· article· en· W4405869906 sur OpenAlexfundno aff
Osondu Ogbuoji, Minahil Shahid, Armand Zimmerman, Jenny Liu, Kassoum Kayentao, Caroline Whidden, Emily Treleaven, C B Traoré, Mahamadou Sogoba, Saibou Doumbia, David Boettiger, Amadou Cissé, Youssouf Keïta, Mohamed Berthé, Ari Johnson

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDuke Global Health Institute, Duke UniversityGrand Challenges CanadaUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicineReferralCluster randomised controlled trialCluster (spacecraft)Community healthCost effectivenessRandomized controlled trialEnvironmental healthProgram evaluationIntervention (counseling)Health careHealth facilityFamily medicineNursingPublic healthPopulationHealth servicesEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite recommendations from the WHO, antenatal care (ANC) coverage remains low in many low-income and middle-income countries (LMICs). Community health workers (CHWs) can play an important role in expanding ANC coverage through pregnancy identification, provision of health education, screening for complications, delivery of therapeutic care and referral to higher levels of care. However, despite the success of CHW programmes in various countries, WHO has called for additional research to develop evidence-based models that optimise CHW service delivery and that can be replicated across geographies. METHODS: The ProCCM Trial was a cluster-randomised controlled trial to compare proactive home visits by CHWs (intervention, 69 village clusters) to the provision of CHW care at community fixed sites only (control, 68 village clusters) in the Bankass health district in Central Mali. In this study, we conducted a cost-effectiveness analysis of proactive CHW home visits in improving ANC utilisation, a secondary outcome of the ProCCM trial. We analysed five ANC outcomes: (1) number of ANC contacts, (2) at least one ANC contact, (3) at least four ANC contacts, (4) at least eight ANC contacts and (5) ANC initiated in the first trimester. We assumed two perspectives, a CHW programme's and the Full ANC programme's perspective, which included facility-based as well as community-based ANC. We estimated programme costs, incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) and probabilities of the intervention being more cost-effective than the control at different willingness-to-pay (WTP) thresholds. RESULTS: Proactive home visits were cost-saving from the CHW programme's perspective (ICERs: -$21.39 to -$79.20 per ANC utilisation outcome) and from the Full ANC programme perspective (ICERs: -$1.70 to -$6.30 per ANC utilisation outcome) compared with the fixed-site CHW care. The likelihood of the intervention being more cost-effective than the control was 100% at WTP thresholds $0 per ANC utilisation outcome and between $12.5 and $50.00 per ANC utilisation outcome in the CHW- and Full ANC programme perspectives, respectively. CONCLUSION: Our results provide evidence that proactive home visits produce more value per dollar spent as a means of improving the uptake of ANC services compared with fixed-site CHW services. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02694055.

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)0,007
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,374 · 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 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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