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Enregistrement W4415381810 · doi:10.1186/s12913-025-13132-7

Enhancing maternal and newborn outcomes in Ghana: a comprehensive randomized controlled trial evaluation of obstetric triage effectiveness and midwives training

2025· article· en· W4415381810 sur OpenAlexfundno aff
Antonella Bancalari, Julia Loh, Mary Eyram Ashinyo, Medge D. Owen, Britta Augsburg

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilForeign, Commonwealth and Development OfficeGrand Challenges Canada
Mots-clésRandomized controlled trialTriageHealth informaticsNursing researchHealth administrationPublic healthHealth services research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ghana has made progress in maternal and newborn health, but significant challenges remain, with maternal mortality at 263 per 100,000 live births and neonatal mortality at 22.8 per 1,000 live births. The Obstetric Triage Implementation Package (OTIP), which includes rapid triage protocols and midwife-led peer training, aims to improve the quality of care in a context of scarce resources. This study evaluates the effectiveness of OTIP in improving maternal and neonatal outcomes and assesses the mechanisms behind the observed effects. METHODS: A cluster randomized controlled trial will assess the impact of OTIP in 25 high-volume hospitals across Ghana during the final phase of its national roll-out. Hospitals will be randomized into early and late intervention groups. A complementary regression discontinuity analysis will assess the impact of OTIP at the national level. Primary outcomes include process improvements and maternal and neonatal outcomes. Secondary outcomes will assess midwives' knowledge and attitudes. Data sources include primary surveys of 1,250 mother-newborn pairs and 750 midwives, and administrative records from the Ghana Health Service, Ministry of Health. DISCUSSION: A rigorous evaluation of OTIP would be crucial, not only to assess the effectiveness of a program in which the Government of Ghana is already investing, but also to assess the potential applicability of this training model to other areas, and to contribute to the academic literature by filling gaps in our understanding of how different training methods can overcome barriers to the diffusion of new practices. TRIAL REGISTRATION: Study protocols have been approved by the Ghana Health Service (GHS) Ethics Review Committee (GHS-ERC: 022/05/24). TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN15629047. Registered on 04/11/2024 while participant enrollment was ongoing, https://doi.org/10.1186/ISRCTN15629047 . The study is hence retrospectively registered.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,386 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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