The role of family physicians in reducing maternal near-miss events: Lessons from a multi-facility review in Lagos
Notice bibliographique
Résumé
Maternal near-miss events (instances in which women survive life-threatening obstetric complications) offer a valuable lens for evaluating the quality of maternal healthcare systems. In Nigeria, where maternal mortality remains unacceptably high, near-miss cases are often underreported and under analyzed. This paper explores the role of family physicians (FPs) in reducing maternal near-miss events through early identification, timely intervention, and coordinated care, drawing on insights from a multi-facility review in Lagos. The analysis highlights common clinical drivers of near-miss events, including postpartum hemorrhage, preeclampsia/eclampsia, and sepsis, often exacerbated by systemic delays in care. Family physicians are shown to mitigate these risks by introducing structured interventions such as routine use of partographs, maternal early warning systems, and emergency obstetric drills. They also lead community outreach programs aimed at improving birth preparedness and recognizing danger signs during pregnancy. Furthermore, their mentorship of non-physician staff and integration of team-based protocols enhance both facility readiness and care quality. The paper advocates for integrating maternal near-miss audits into family medicine residency curricula to strengthen quality improvement competencies. It also calls for expanded continuing education opportunities, peer-support structures, and policy frameworks that formally recognize FPs as essential contributors to maternal care. Finally, investments in rural infrastructure and referral capacity are recommended to support FPs working in underserved areas. By leveraging the unique skill set and placement of family physicians, Nigeria can better address systemic gaps in obstetric care, reduce preventable maternal morbidity, and advance toward its maternal health goals. Keywords: Maternal Near- Miss, Family Physician, Maternal Health, Primary Care.
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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 | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».