Using human-centered design to re-vision the emergency obstetric and newborn care framework: Insights from Bangladesh, Malawi and Senegal
Notice bibliographique
Résumé
The Emergency Obstetric and Newborn Care (EmONC) Framework has been instrumental in helping countries plan and monitor maternal health services for over 20 years. Given evolving health systems, the changing expectations of both patients and health providers, and the expanded evidence base, the "Re-Visioning EmONC" project was initiated to update this framework to better meet countries' needs. To understand the needs of its primary intended users, the project used human-centered design (HCD) to conduct in-depth studies in three countries with extensive experience using the EmONC Framework: Bangladesh, Malawi, and Senegal. The study employed HCD methods to conduct interviews, focus groups, and consultative workshops with 337 participants (e.g., health managers, health providers, and service users) across the three countries. Each country team developed their own themes to explore within the boundaries of the overall Re-Visioning EmONC project's global objectives and developed unique generative activities based on the primary research questions and the category of participants. Multi-stage data analysis was conducted using affinity diagrams and either atlas.ti or Nvivo. Seven key cross-country insights emerged that together can be summarized as follows: when health systems fail, the burden of accessing and providing EmONC shifts to individuals - women, families, and health providers - who must improvise solutions, leading not only to poor quality of care, but also to huge out of pocket expenses, poor wellbeing and a profound mistrust in each other and in the system. The insights informed revisions to the EmONC Framework, including enhanced guidance on context-specific planning, new indicators for facility readiness, incorporation of workforce wellbeing, and increased focus on integrated maternal-newborn care. The HCD approach enabled meaningful integration of user perspectives into the revised EmONC Framework. The revised framework provides a roadmap for strengthening health systems and improving outcomes for women with obstetric complications and small and sick newborns.
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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 | 0,041 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».