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Enregistrement W4417076119 · doi:10.2196/81627

Enhancing Access to Family Planning Services in Uganda Through Community Health Extension Workers: Protocol for a Pilot Evaluation

2025· article· en· W4417076119 sur OpenAlexvenueno aff
Lydia Kabwijamu, Steven Ndugwa Kabwama, Fredrick Makumbi, Roselline Achola, Andrew K. Tusubira, Sarah Nabukeera, Christine Nalwadda

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily planningProtocol (science)Community healthHealth servicesExtension (predicate logic)Program evaluationPopulationCommunity health workers

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Uganda, 22% of all women of reproductive age have an unmet need for family planning services. Access to contraceptive services, especially long-term reversible contraceptives such as implants, remains a challenge. The number of trained health providers is also not sufficient to address the needs for contraception. The Uganda Ministry of Health implemented a community-based implant provision pilot project where community health extension workers (CHEWs) were trained and accredited to insert implants at community level. Objective: This study aims to evaluate the implementation and acceptability of stakeholders toward task shifting the provision of family planning implants to CHEWs in Uganda. Methods: The evaluation will use a cross-sectional design using both quantitative and qualitative methods. The quantitative component will use a noninferiority design, whereas the qualitative component will use a descriptive approach. The noninferiority design involves a comparison of the competence of the currently authorized cadre to offer the service to the proposed cadre (CHEWs). Compared with a randomized controlled trial, the noninferiority design is more appropriate for this evaluation because the CHEWs and the authorized cadre are not comparable in terms of level of training and competencies. The authorized cadre has gone through formal training, which is not comparable with the training the CHEWs have received, and so the comparison is such that the competencies of the CHEWs are noninferior or at most equal to the competencies of the authorized cadre. Quantitative data will be collected among 92 CHEWs and 92 qualified health workers using performance assessment checklists and practice-based questionnaires that were developed based on the training manuals. Competency will be measured on a continuous scale and summarized as mean (SD) scores. Qualitative data will be collected through key informant interviews (n=23), in-depth interviews (n=24), and focus group discussions (n=18). Qualitative data will be analyzed using thematic analysis following the framework method for the analysis of qualitative data using ATLAS.ti (version 9). Results: Preliminary findings indicate improved confidence and capacity of community health workers to provide implants despite challenges such as poor waste disposal, record keeping, and data management. By August 2025, training of research assistants had been concluded, and data collection had started. We anticipate that the data collection will be completed by the end of October 2025, the data analysis will be completed by November 2025, and the final results will be published by December 2026. Conclusions: This pilot will generate contextual information that can be used to improve access to family planning services at the community level.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,011

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 Opus0,511
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,156 · 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 non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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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