Reducing extreme heat impacts on health in pregnant women and infants: a community based intervention in Kilifi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
High ambient temperatures affect maternal and newborn health outcomes and wellbeing. The Climate Heat and Maternal and Neonatal Health in Africa (CHAMNHA) consortium conducted formative qualitative research in rural Kilifi, Kenya, to examine perceptions of heat risks among women, household members, and community stakeholders. An intervention was co-designed together with community members. This paper presents the development, implementation, and evaluation of a behaviour-change intervention aimed at reducing the burden of heat on maternal and newborn health. The intervention used Digital Audio-Visual (DAV) storytelling (encompassing short videos and a set of photographs) and facilitated group discussions. Intervention groups included pregnant and postpartum women (n = 10), mothers-in-law (n = 10), male spouses (n = 10), and community influencers (n = 40). Researchers and local community health volunteers supported pregnant and postpartum women and their household networks weekly for 4 months. At month five, a structured interview, originally administered at baseline, was repeated to evaluate understandings of heat risks and changes in behaviour (reducing exposure to heat by changing daily schedules, reducing heavy workload, and increasing spousal support). Pregnant and postpartum women reported a better understanding of the effects of heat on their health and the newborn, including the importance of staying hydrated, breastfeeding frequently, and avoiding heavy clothing for newborns. They also reported an increase in mothers-in-law and male spouses assisting with household chores and disseminating heat-health messaging to families. However, women noted that male spouses who supported them with chores sometimes reported being stigmatized by their peers. Community approaches to support pregnant and postpartum women during heat periods are feasible, and key community influencers can be trained to include heat-health messaging in their daily routines. Additional research is needed to examine whether repeated training is required to ensure sustainability. Future heat interventions focusing on maternal and neonatal health should consider factors such as employment, age, and depth of support networks.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».