Integrating Indigenous Maya practices and digital health tools to improve outcomes for Indigenous newborns in Guatemala: a community-based initiative
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal mortality remains a significant equity issue in rural Indigenous communities of Guatemala, where structural barriers and systemic discrimination impede access to quality newborn care. This field report describes a novel community-based initiative implemented by Maya Health Alliance, an Indigenous-lead NGO, to address high neonatal mortality in Maya Kaqchikel communities through a quality improvement (QI) framework. The intervention centers on home-based neonatal care delivered by trained Neonatal Technicians (NTs), supported by a co-designed smartphone application enabling early identification of neonatal danger signs, clinical decision-making, and data collection. The initiative also leverages a culturally responsive referral and patient navigation system to overcome humanistic barriers to care. Designed using QI methodology, the project applies iterative cycles to track key performance indicators such as perinatal and neonatal mortality rates, referral success rates, and the proportion of newborns receiving timely home evaluations. Since launching in 2024, the program has reached 85% of reported newborns, increased referral rates, and engaged local midwives and health staff through ongoing training and co-design efforts. However, challenges have emerged, including high prevalence of low birth weight, limitations in local hospital capacity, and discriminatory care at facilities that discourage families from accepting referrals. The intervention centers Indigenous practices by positioning TMMs at the frontline and adapting protocols to the communities' lived realities. This initiative demonstrates the potential for culturally embedded, digitally supported, and equity-focused QI interventions to improve neonatal outcomes in resource-limited Indigenous settings. Future efforts will focus on expanding staff capacity, deepening community trust, and strengthening health system partnerships.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».