Impact of the COVID-19 pandemic on the uptake of intermittent sulphadoxine-pyrimethamine for prevention of malaria amongst pregnant women in Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malaria in pregnancy contributes to high maternal mortality, warranting the adoption of intermittent preventive treatment (IPTp) of malaria in pregnancy in Sierra Leone in 2017. Since then, the uptake of IPTp has increased but it is unclear whether COVID-19 has any impact on these services. We aimed to assess the impact of COVID-19 on the uptake of IPTp among pregnant women in Sierra leone at district, regional, and national levels. Methods A retrospective cross-sectional study design was used to assess the monthly aggregated data from DHIS2 for all 5 regions of Sierra Leone. We describe the trends of IPTp1, IPTp2, and IPTp3+ uptake at national, regional, and district levels before, during and after COVID-19. Data was analyses using STATA. The median and interquartile range for each outcome in each period were calculated. Results The median monthly uptake of total IPTp was the lowest before COVID (53,244) but increased during COVID-19 (55,257) and after COVID-19 (59,439). IPTp1 uptake was lowest during COVID-19 (20,338) but highest after COVID-19 (20,914). All three variables (IPTp1, IPTp2 and IPTp3) showed a clear decline in uptake in early 2020 and recovered within 3 months in a similar pattern of magnitude, except in Eastern Sierra Leone. Both IPTp2 and IPTp3 showed more pronounced increases in uptake after recovery than IPTp1 and they both experienced sustained increases in the post-COVID-19 period. Conclusion The negative impact of the COVID-19 pandemic in reducing IPTp uptake was followed by rapid recovery, underscoring the resilience of the Sierra Leone’s health system in response to public health emergencies. However, the delay in recovery in the IPTp uptake in the Eastern Sierra Leone highlight the need for strong differentiated regional strategies in protecting essential health services during public health emergencies.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».